【实例简介】

matlab中深度学习的工具箱，有SAE DBN CAE CNN NN等

【实例截图】

【核心代码】

深度学习matlab工具箱

└── rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801

├── CAE

│   ├── caeapplygrads.m

│   ├── caebbp.m

│   ├── caebp.m

│   ├── caedown.m

│   ├── caeexamples.m

│   ├── caenumgradcheck.m

│   ├── caesdlm.m

│   ├── caetrain.m

│   ├── caeup.m

│   ├── max3d.m

│   ├── scaesetup.m

│   └── scaetrain.m

├── CNN

│   ├── cnnapplygrads.m

│   ├── cnnbp.m

│   ├── cnnff.m

│   ├── cnnnumgradcheck.m

│   ├── cnnsetup.m

│   ├── cnntest.m

│   └── cnntrain.m

├── CONTRIBUTING.md

├── create_readme.sh

├── data

│   └── mnist_uint8.mat

├── DBN

│   ├── dbnsetup.m

│   ├── dbntrain.m

│   ├── dbnunfoldtonn.m

│   ├── rbmdown.m

│   ├── rbmtrain.m

│   └── rbmup.m

├── LICENSE

├── NN

│   ├── nnapplygrads.m

│   ├── nnbp.m

│   ├── nnchecknumgrad.m

│   ├── nneval.m

│   ├── nnff.m

│   ├── nnpredict.m

│   ├── nnsetup.m

│   ├── nntest.m

│   ├── nntrain.m

│   └── nnupdatefigures.m

├── README_header.md

├── README.md

├── REFS.md

├── SAE

│   ├── saesetup.m

│   └── saetrain.m

├── tests

│   ├── runalltests.m

│   ├── test_cnn_gradients_are_numerically_correct.m

│   ├── test_example_CNN.m

│   ├── test_example_DBN.m

│   ├── test_example_NN.m

│   ├── test_example_SAE.m

│   └── test_nn_gradients_are_numerically_correct.m

└── util

├── allcomb.m

├── expand.m

├── flicker.m

├── flipall.m

├── fliplrf.m

├── flipudf.m

├── im2patches.m

├── isOctave.m

├── makeLMfilters.m

├── myOctaveVersion.m

├── normalize.m

├── patches2im.m

├── randcorr.m

├── randp.m

├── rnd.m

├── sigm.m

├── sigmrnd.m

├── softmax.m

├── tanh_opt.m

├── visualize.m

├── whiten.m

└── zscore.m

9 directories, 73 files