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上传时间: 2021-10-27 08:49:56
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运行 testDNN 试试! 每个功能都包含说明。 请检查一下! 它提供了堆叠受限玻尔兹曼机 (RBM) 的深度信念网络 (DBN) 的深度学习工具。 它包括 Bernoulli-Bernoulli RBM、Gaussian-Bernoulli RBM、用于无监督预训练的对比发散学习、稀疏约束、用于监督训练的反向投影和 dropout 技术。 MNIST 数据集的示例代码包含在 mnist 文件夹中。 请参阅 mnist 文件夹中的 readme.txt。 Hinton 等人,通过防止特征检测器的共同适应来改进神经网络,2012 年。 Lee 等人,视觉区域 V2 的稀疏深度信念网络模型,NIPS 2008。 http://read.pudn.com/downloads103/sourcecode/math/421402/drtoolbox/techniques/train_rbm.m__