Advertisement

基于Matlab的RBM模型实现

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目运用MATLAB语言实现了限制玻尔兹曼机(RBM)模型，并通过实验验证了其在特征学习中的有效性。 用Matlab代码实现的RBM模型能够实现受限玻尔兹曼机的生成功能。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Matlab的RBM模型实现
    优质
    本项目运用MATLAB语言实现了限制玻尔兹曼机(RBM)模型，并通过实验验证了其在特征学习中的有效性。 用Matlab代码实现的RBM模型能够实现受限玻尔兹曼机的生成功能。
     
  • 基于MATLAB的GAC模型实现
    优质
    本研究采用MATLAB软件平台，实现了GAC（几何活动轮廓）模型在图像分割中的应用。通过优化算法参数，提高了边缘检测精度和速度，为复杂图像处理提供有效工具。 用MATLAB实现GAC模型来分割图像，并包含详细的注释以确保代码易于理解且可以直接运行。
     
  • 基于MATLAB的ARIMA模型实现
    优质
    本项目利用MATLAB软件实现时间序列分析中的ARIMA模型，旨在预测数据趋势和模式。通过参数估计、模型诊断等步骤，确保预测结果的有效性和准确性。 此压缩包包含2018年华为软赛初赛练习数据，用于进行数据预处理，并应用MATLAB自带的ARIMA函数验证算法可行性。
     
  • 基于MATLAB的ARMA模型实现
    优质
    本项目运用MATLAB软件实现了ARMA时间序列模型的构建与预测分析，探讨了不同参数下的模型性能及应用效果。 本段落档包含2018年华为软赛初赛的练习数据、数据预处理方法以及使用ARMA模型在MATLAB中的实现。
     
  • 基于MATLAB的ARIMA模型实现代码
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB语言编写的ARIMA时间序列预测模型实现代码，适用于经济数据、金融市场的分析与建模。 ARIMA模型的MATLAB实现代码可以通过一批现有数据（本代码中batch=100）向后预测n个数据。一般来说，n越大，预测效果越差。这段代码可以直接运行，并包含实例支持，方便快速上手使用。压缩包内包括主程序（ARIMA_main.m）、辅助函数（Inverse_BoxCox.m）和测试数据（testdata.xls）。
     
  • 基于MATLAB的ARIMA模型实现代码
    优质
    本代码采用MATLAB语言编写，实现了对时间序列数据的ARIMA建模分析。通过该工具，用户能够有效地预测未来趋势并进行数据分析。 ARIMA模型的MATLAB实现代码可以通过一批现有数据（本代码中的batch=100）向后预测n个数据点。一般来说，随着n值增大，预测效果会逐渐变差。该代码可以直接运行，并附带实例支持，便于快速上手使用。提供的压缩包包括三个部分：主程序ARIMA_main.m、辅助函数Inverse_BoxCox.m以及测试数据testdata.xls。
     
  • 实用的MATLAB编写的RBM
    优质
    本项目提供了一种实用的MATLAB实现方案，用于构建和训练受限玻尔兹曼机(RBM)，适用于机器学习领域的特征学习与深度网络预训练。 这是Hinton写的关于RBM的程序，内容详细且实用。
     
  • 基于MATLAB的8种电弧模型实现-模型AMB2.zip
    优质
    本资源提供了基于MATLAB的八种不同电弧模型的实现代码，包括模型AMB2。适用于电力系统、电气工程等相关领域的研究与教学。 8种电弧模型的MATLAB实现方法。
     
  • 基于Matlab的Preisach迟滞模型实现- preisach.m
    优质
    本简介提供了一个在MATLAB环境中实现 Preisach 模型的程序文件preisach.m。此模型用于模拟磁性材料中的迟滞性，适用于研究与分析铁磁体的磁化过程。 Matlab实现Preisachhysteresismodel-preisach.m对于研究压电效应的人来说，通常对Preisach模型比较熟悉。这个模型由Preisach在上世纪30年代提出，并基于现象的建模方法。自那时起，该模型经历了许多改进版本，例如Prandtl-Ishlinskii 模型等。 我在撰写论文时想要说明参数N对于模型精度的影响，在网上查找后发现没有现成的Matlab实现代码，因此我特别编写了一个。整个程序并不复杂，只要理解了Preisach的工作原理即可。我个人非常喜欢使用一个图来展示该工作原理：（这里省略图片描述）。关于Preisach的工作原理可以参考维基百科的相关叙述。 以下是未经优化以方便理解的Matlab实现代码： preisach.m 这个文件实现了Preisach hysteresismodel，同时也可以用来比较Prandtl-Ishlinskii模型。
     
  • 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。