资源简介
深度置信网络DBN的matlab算法实现,可直接运行,程序运行采样的数据库为MNIST手写数字数据库。
代码片段和文件信息
function dbn = dbnsetup(dbn x opts)
%n是单个样本的特征维度,784
n = size(x 2);
%dbn.sizes是rbm的维度,[784 100 100]
dbn.sizes = [n dbn.sizes];
%numel(dbn.sizes)返回dbn.sizes中的元素个数,对于[784 100 100],则为3
%初始化每个rbm
for u = 1 : numel(dbn.sizes) - 1
%初始化rbm的学习速率
dbn.rbm{u}.alpha = opts.alpha;
%学习方向
dbn.rbm{u}.momentum = opts.momentum;
%第一个rbm是784-100, 第二个rbm是100-100
%对应的连接权重,初始值全为0
dbn.rbm{u}.W = zeros(dbn.sizes(u + 1) dbn.sizes(u));
%用于更新的权重,下同,不再注释
dbn.rbm{u}.vW = zeros(dbn.sizes(u + 1) dbn.sizes(u));
%第一个rbm是784,第二个rbm是100
%显层的偏置值,初始值全为0
dbn.rbm{u}.b = zeros(dbn.sizes(u) 1);
dbn.rbm{u}.vb = zeros(dbn.sizes(u) 1);
%第一个rbm是100,第二个rbm是100
%隐层的偏置值,初始值全为0
dbn.rbm{u}.c = zeros(dbn.sizes(u + 1) 1);
dbn.rbm{u}.vc = zeros(dbn.sizes(u + 1) 1);
end
end
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
目录 0 2018-07-17 10:46 DBN\
文件 1042 2018-07-17 09:47 DBN\dbnsetup.m
文件 430 2018-07-17 09:49 DBN\dbntrain.m
文件 425 2015-12-01 18:29 DBN\dbnunfoldtonn.m
文件 14735220 2015-12-01 18:29 DBN\mnist_uint8.mat
文件 628 2015-12-01 18:29 DBN\nnapplygrads.m
文件 1638 2015-12-01 18:29 DBN\nnbp.m
文件 811 2015-12-01 18:29 DBN\nneval.m
文件 1849 2015-12-01 18:29 DBN\nnff.m
文件 192 2015-12-01 18:29 DBN\nnpredict.m
文件 1844 2015-12-01 18:29 DBN\nnsetup.m
文件 184 2015-12-01 18:29 DBN\nntest.m
文件 2414 2015-12-01 18:29 DBN\nntrain.m
文件 90 2015-12-01 18:29 DBN\rbmdown.m
文件 2208 2018-07-17 09:55 DBN\rbmtrain.m
文件 136 2018-07-17 09:49 DBN\rbmup.m
文件 48 2015-12-01 18:29 DBN\sigm.m
文件 126 2015-12-01 18:29 DBN\sigmrnd.m
文件 1495 2018-07-18 15:47 DBN\test_example_DBN.m
文件 1072 2015-12-01 18:29 DBN\visualize.m
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