神经网络实现分类matlab代码-lrp:资源计划

神经网络实现分类matlab代码人工神经网络的 LRP 工具箱 (1.3.0) 逐层相关性传播 (LRP) 算法通过使用学习模型本身的拓扑将相关性分数归因于输入的重要组成部分来解释特定于给定数据点的分类器的预测。 LRP 工具箱为支持 Matlab 和 python 的人工神经网络提供了简单且可访问的 LRP 独立实现。 工具箱实现了 Caffe 深度学习框架的 LRP 功能，作为 10/2015 发布的 Caffe 源代码的扩展。 Matlab 和 python 的实现旨在作为沙箱或游乐场，让用户熟悉 LRP 算法，因此在实现时考虑了可读性和透明度。 可以使用原始文本格式、Matlab 的 .mat 文件和 python/numpy 的 .npy 格式导入和导出模型和数据。 查看 LRP 工具箱的实际应用 要在浏览器中试用基于 python 的 MNIST 演示或基于 Caffe 的 ImageNet 演示，请单击相应的面板： MNIST 图片 文本 基于神经网络的简单 LRP 演示，可预测手写数字并使用 MNIST 数据集进行训练。 基于使用 Caffe 实现的神经网络的更复杂的