深度学习Matlab工具箱代码注释
2016-03-12 11:28
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http://blog.csdn.net/u013088062/article/details/48662051
http://www.cnblogs.com/daleloogn/p/4162459.html
1. ConvNet 卷积神经网络是一类深度学习分类算法,它可以从原始数据中自主学习有用的特征,通过调节权重值来实现。
2. DeepLearnToolBox是用于深度学习的Matlab/Octave工具箱,它包含深度信念网络(DBN)、栈式自编码器(stacked AE)、卷积神经网络(CNN)等算法。
3. cuda-convet是一套卷积神经网络(CNN)代码,也适用于前馈神经网络,使用C++/CUDA进行运算。它能对任意深度的多层神经网络建模。只要是有向无环图的网络结构都可以。训练过程采用反向传播算法(BP算法)。
4. MatConvNet是一个面向计算机视觉应用的卷积神经网络(CNN)Matlab工具箱。它简单高效,能够运行和学习最先进的机器学习算法。
学习 Deep Learning(一)Neural Network
http://www.cnblogs.com/daleloogn/p/4162459.html
Matlab
1. ConvNet 卷积神经网络是一类深度学习分类算法,它可以从原始数据中自主学习有用的特征,通过调节权重值来实现。2. DeepLearnToolBox是用于深度学习的Matlab/Octave工具箱,它包含深度信念网络(DBN)、栈式自编码器(stacked AE)、卷积神经网络(CNN)等算法。
3. cuda-convet是一套卷积神经网络(CNN)代码,也适用于前馈神经网络,使用C++/CUDA进行运算。它能对任意深度的多层神经网络建模。只要是有向无环图的网络结构都可以。训练过程采用反向传播算法(BP算法)。
4. MatConvNet是一个面向计算机视觉应用的卷积神经网络(CNN)Matlab工具箱。它简单高效,能够运行和学习最先进的机器学习算法。
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