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DNN训练Matlab代码-DNN_WMMSE：再现我们DNN研究工作的代码

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简介：
DNN_WMMSE是用于重现基于深度神经网络（DNN）的研究工作成果的MATLAB代码库，专注于改进无线通信中的信号处理技术。 DNN_WMMSE[更新]：此代码已过时，请参考我们的Python版本。用于重现我们在深度神经网络研究方面工作的MATLAB代码。只需运行“main.m”，即可获得高斯IC案例的结果；要获取其他部分的结果，可能需要进行一些调整。我们还提供了一些预训练的函数来展示表格1和2中的结果。 为了使用本代码，请先安装NeuronNetworkToolbox和DeepLearningToolbox。该代码已在MATLAB 2016b版本上成功测试过。 参考文献： [1] 孙浩然，陈向义，史清江，洪明义，肖夫，Nikos D. Sidiropoulos。“学习优化：为无线资源管理训练深度神经网络。”1.0版--2016年9月 作者：Haoran Sun

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  • DNN训练Matlab代码-DNN_WMMSE：再现我们DNN研究工作的代码
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    DNN_WMMSE是用于重现基于深度神经网络（DNN）的研究工作成果的MATLAB代码库，专注于改进无线通信中的信号处理技术。 DNN_WMMSE[更新]：此代码已过时，请参考我们的Python版本。用于重现我们在深度神经网络研究方面工作的MATLAB代码。只需运行“main.m”，即可获得高斯IC案例的结果；要获取其他部分的结果，可能需要进行一些调整。我们还提供了一些预训练的函数来展示表格1和2中的结果。 为了使用本代码，请先安装NeuronNetworkToolbox和DeepLearningToolbox。该代码已在MATLAB 2016b版本上成功测试过。 参考文献： [1] 孙浩然，陈向义，史清江，洪明义，肖夫，Nikos D. Sidiropoulos。“学习优化：为无线资源管理训练深度神经网络。”1.0版--2016年9月 作者：Haoran Sun
     
  • DNN MATLAB代码-与MATLAB相关的机器学习代码
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    这段资料提供了一系列用于在MATLAB环境中操作深度神经网络（DNN）的代码。它包含各种实用工具和脚本，适合进行机器学习项目的开发与实验。 本段落件夹中的程序包括BPNN（反向传播神经网络）、DBN（深度信念网络）以及DNN（深层神经网络）三个深度学习模型的MATLAB代码。主函数为nnmain，其中包含一个switch结构接口用于选择具体使用的模型。 《传递函数》文件夹中主要包括了各种可选的传递函数子程序，如常用的sigmoid、tanh和ReLU等； 《模型搭建与训练程序》文件夹包含了构建不同神经网络架构以及进行预训练和BP（反向传播）训练过程中所需的各个子程序； 《数据处理程序》文件夹则主要包含用于数据归一化、预处理及结果可视化输出的各类子函数； 另外，《结果保存》文件夹专门用来存放模型在训练阶段得到的各种参数与性能指标，以便后续分析和调优使用。 而《data》文件夹的主要用途则是存储供网络进行训练和测试的数据集。
     
  • 带有注释的DNN模型实现代码
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    本项目提供了一种包含详细注释的深度神经网络（DNN）模型实现代码，旨在帮助初学者更好地理解与应用复杂的DNN架构。 本段落涵盖了环境设置、数据准备（包括Dataset格式）、深度神经网络模型构建以及模型的训练与测试过程。
     
  • TinkerCAD 火警工作坊 - 查找我们的 TinkerCAD 研讨会代码，我们将使用温度传感器...
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    本工作坊利用TinkerCAD平台和温度传感器教授基础编程与电子知识。参与者将通过在线研讨会探索火灾报警系统的构建原理，提升问题解决能力。 查找我们TinkerCAD研讨会的代码-TinkerCAD-FireAlarm-Workshop。我们将使用温度传感器、气体传感器以及LED和蜂鸣器。观看我们的YouTube演示：
     
  • 用于计算速率最大化的DNN训练MATLAB代码-WPMEC无线移动边缘计算系统
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    本项目提供了一套基于MATLAB的深度神经网络（DNN）训练代码，旨在优化WPMEC无线移动边缘计算系统的数据传输效率，最大化其运行速率。 在无线移动边缘计算领域内，我们使用MATLAB代码训练深度神经网络（DNN），以实现基于无线信道增益输入的二进制计算模式选择结果的最大化计算速率。 我们的工作包括以下内容： - WPMEC中的DNN结构及其训练和测试框架。 - 存储在子目录下的所有数据，其中包括： - data_＃.mat：用于培训与测试的数据集 - Prediction_＃.mat：由DNN_test生成的模式选择预测结果 - weights_biases.mat：受训DNN参数，允许直接在MATLAB中重现训练完成后的模型。 关于我们的工作，请参阅我们最新的出版物。具体而言，我们提出了一种基于强化学习的在线算法，在无线移动边缘计算网络中以最大化加权计算速率为目标，并且与现有的优化方法相比实现了近乎最佳性能的同时大幅减少计算时间。例如，在一个30用户规模的网络环境中，DROO（一种提出的算法）在CPU执行等待上的耗时小于0.1秒，即使是在快速衰落环境下也能够实现实时和最优泛滥效果。 Huang等人所做工作提供了上述技术的基础，并为该领域的进一步研究奠定了坚实基础。
     
  • DBN与Matlab代码-Neural_Network：基于MATLAB的神经网络实现（包括RBM、DBN和DNN）
    优质
    本项目致力于使用MATLAB语言实现深度学习中的经典模型，如受限玻尔兹曼机(RBM)、深度信念网络(DBN)及深层神经网络(DNN)，为研究与应用提供强大工具。 在该项目中使用MATLAB（RBM, DBN, DNN）实现神经网络：首先实现了受限玻尔兹曼机（RBM），这是一种生成型随机人工神经网络，能够学习输入数据集的概率分布。接着，实现了深度信念网络（DBN），这是一个由多层潜在变量组成的生成图形模型或一种类型的深层神经网络，在这些层级中存在连接但各内部层级之间没有直接的相互联系。最后，从这两种实现中构建了深度神经网络，并使用MNIST数据集来测试该DNN。 MATLAB代码能够将“脚本”转换为CSV文件，用于通过R绘制一些精美的图。整个项目分为三个部分：第一部分涉及RBM学习及生成字母数字图像；第二部分是DBN的学习过程以及从其生成的字母数字图像；第三部分则是深度神经网络（DNN）的预训练阶段，并比较了预训练后的DNN与随机初始化的DNN在错误率上的差异。
     
  • DBN与Matlab代码-Neural_Network：基于MATLAB的神经网络实现（包括RBM、DBN和DNN）
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    本项目提供了一套基于MATLAB的神经网络实现方案，涵盖受限玻尔兹曼机(RBM)、深度信念网络(DBN)及深层神经网络(DNN)，助力科研与工程应用。 在该项目中使用MATLAB（RBM, DBN, DNN）代码实施神经网络：受限玻尔兹曼机（RBM）是一种生成型随机人工神经网络，能够学习输入数据集上的概率分布。接着实现深度信念网络（DBN），这是一种由多层潜在变量组成的生成图形模型或一类深层神经网络，各层之间存在连接但内部每层没有相互连接。最后，在前两部分的基础上实现了深度神经网络，并使用MNIST数据集来测试DNN的性能。 该项目中的MATLAB代码从“脚本”生成CSV文件，用于用R绘制一些精美的图表。整个项目分为三个主要步骤：第一部分是通过RBM进行学习并生成图像；第二部分则是利用DBN进行训练和图像生成；第三部分则是在预训练DNN与随机初始化的DNN之间比较错误率。
     
  • GLNS MATLAB再现代码.zip
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    这是一个包含GLNS算法MATLAB实现代码的压缩包，适用于需要进行物流配送路径优化的研究者和工程师。 当前对于广义旅行商问题的求解最有效的一个算法是GLNS，其核心是基于自适应大邻域搜索的求解方法，作者使用Julia语言编写了源码。我在之前的研究课题中研究过相关问题，并用MATLAB复现了该算法。现在将此成果分享给大家，希望能对大家的研究或工作有所帮助。资源包括：GLNS在MATLAB上的复现代码、GLNS原文以及GLNS作者的源代码（Julia）。