深度学习工具包(DeepLearningToolbox)是一套用于构建和训练神经网络的软件库，支持多种深度学习模型的研发与应用。
深度学习工具箱提供了多种神经网络模型的实现方法。以下是使用该库进行不同类型的神经网络训练的例子：
1. **深层信念网络（DBN）**：
```matlab
function test_example_DBN()
% 加载MNIST数据集，预处理输入值为0-1区间。
[train_x, train_y] = load_mnist(training);
% 初始化深度信念网参数
dbn = struct();
dbn.layers{1} = 784;
dbn.layers{2} = 500;
dbn.layers{3} = 250;
dbn.layers{4} = 10;
% 训练DBN
end
```
2. **受限玻尔兹曼机（RBM）**：
```matlab
function test_example_RBM()
[train_x, train_y] = load_mnist(training);
rbm = struct();
rbm.inputSize = size(train_x,1);
rbm.hiddenSize = 50;
% 训练RBM模型。
end
```
3. **神经网络（NN）**：
```matlab
function test_example_NN()
[train_x, train_y] = load_mnist(training);
% 标准化数据
[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);
nn = struct();
nn.layers{1} = size(train_x,2);
nn.layers{2} = 50;
nn.layers{3} = length(unique(train_y));
% 训练神经网络
end
```
4. **深度信念网到前馈神经网络的转换（DBN to FFNN）**：
```matlab
function test_example_DBNTOFFNN()
[train_x, train_y] = load_mnist(training);
dbn = struct();
dbn.layers{1} = size(train_x,2);
dbn.layers{2} = 50;
% 训练DBN
ffnn = convert_dbntoffnn(dbn);
% 使用训练好的DBN权重进行前馈神经网络的初始化。
end
```
这些示例展示了如何使用深度学习工具箱来构建和训练不同的模型，从基础的受限玻尔兹曼机到更复杂的深层信念网。每个例子都包括了数据加载、预处理以及具体的模型定义与训练过程。
此外，该库还支持其他类型的网络架构如卷积神经网络（CNN）等，并提供了丰富的可视化工具帮助用户更好地理解学习过程中发生的情况。
5星
