Advertisement

非负约束稀疏自动编码器的Matlab代码-NCAE: 用于实现深度学习...

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

简介：
本项目提供了一个基于Matlab实现的非负约束稀疏自动编码器(NCAE)工具箱，旨在促进深度学习中特征提取的研究与应用。 智能自动编码器的Matlab代码非负约束自编码器（NCAE）用于实现基于部件的深度学习中的非负性约束自动编码器(NCAE)。参考文献为侯赛尼-阿斯尔、祖拉达以及纳斯劳伊的研究成果，他们在《神经网络和学习系统》期刊上发表文章，题为“使用具有非负性的稀疏自编码器对基于部分的数据表示进行深度学习”，DOI编号为10.1109/TNNLS.2015.2479223。此外还可以参考UFLDL教程中的相关资料。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 非负约束稀疏自动编码器的Matlab代码-NCAE: 用于实现深度学习...
    优质
    本项目提供了一个基于Matlab实现的非负约束稀疏自动编码器(NCAE)工具箱，旨在促进深度学习中特征提取的研究与应用。 智能自动编码器的Matlab代码非负约束自编码器（NCAE）用于实现基于部件的深度学习中的非负性约束自动编码器(NCAE)。参考文献为侯赛尼-阿斯尔、祖拉达以及纳斯劳伊的研究成果，他们在《神经网络和学习系统》期刊上发表文章，题为“使用具有非负性的稀疏自编码器对基于部分的数据表示进行深度学习”，DOI编号为10.1109/TNNLS.2015.2479223。此外还可以参考UFLDL教程中的相关资料。
     
  • 基于Matlab的稀疏自编码深度学习实现
    优质
    本项目利用Matlab平台实现了一种稀疏自编码技术在深度学习中的应用，旨在提高模型对于大数据集的学习效率与准确性。通过实验验证了该方法的有效性，并探索其潜在的应用场景。 稀疏自编码的深度学习在Matlab中的实现方法涉及sparse Auto coding的相关代码编写。
     
  • 基于MATLAB的稀疏自动编码器实现
    优质
    本项目基于MATLAB平台，详细探讨并实现了稀疏自动编码器技术。通过优化算法设计，增强了特征学习能力，适用于图像处理与数据分析等领域。 本资源提供了一个包含三层的自编码器，并添加了稀疏正则项约束的Matlab代码。隐层使用sigmoid函数作为激活函数，输出层采用线性函数。该程序以标准数据集sonar为例，展示了如何利用这种方法进行无监督表征学习、数据压缩和多任务学习等应用。
     
  • 斯坦福稀疏编码的深度学习代码
    优质
    斯坦福稀疏编码的深度学习代码项目致力于提供基于斯坦福大学研究的高效、开源代码实现，用于进行稀疏表示和深度学习的研究与应用开发。这段简介旨在简要介绍该项目的核心内容及其贡献领域。 斯坦福深度学习的教程里有一个关于稀疏编码的练习页面，可以直接运行。
     
  • MATLAB中的稀疏自动编码器代码.rar
    优质
    该资源为MATLAB环境下的稀疏自动编码器实现代码，包含详细的注释与示例数据，适用于机器学习研究者和学生进行特征学习和降维。 稀疏自动编码器的MATLAB代码RAR文件。
     
  • Matlab中的稀疏自编码代码
    优质
    本代码实现基于MATLAB的稀疏自编码算法，适用于特征学习与降维任务。通过调节参数可优化编码层稀疏性，提取输入数据高效表征。 稀疏自编码是一种源自深度学习领域的机器学习方法，在数据降维、特征提取及预训练方面有着广泛应用。使用MATLAB实现稀疏自编码器有助于深入理解其工作原理，并能应用于实际的数据处理任务中。 稀疏自编码器（Sparse Autoencoder, SAE）是自编码器的一种变体，通过学习输入数据的低维度表示来重构原始数据，并加入稀疏性约束以确保隐藏层神经元激活状态尽可能接近于零。这种做法有助于减少冗余信息并提高模型对关键特征的捕捉能力。 在MATLAB中实现稀疏自编码器时，首先需要构建网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。设置适当的权重初始化方法（如随机均匀分布或高斯分布），以及选择合适的优化算法进行参数更新。训练过程中通过前向传播与反向传播迭代地调整模型以最小化重构误差。 关键代码部分可能包含以下函数： 1. 初始化网络的连接权重。 2. 执行前向传播，计算隐藏层和输出层的激活值。 3. 计算损失，包括重构误差及稀疏惩罚项。 4. 反向传播算法来更新模型参数以减小损失。 5. 循环训练直到满足特定条件。 在实现过程中，需要定义以下内容： - 数据加载：导入用于训练的数据集。 - 网络结构设置：确定输入层、隐藏层和输出层的节点数以及稀疏约束参数。 - 权重初始化：使用随机函数生成初始权重矩阵。 - 损失计算方法：包括重构误差及稀疏惩罚项在内的损失函数定义。 - 优化算法选择：如随机梯度下降或Adam等，用于更新模型参数以减小训练过程中的损失值。 通过上述步骤实现的稀疏自编码器能够应用于更广泛的机器学习任务中，并且在应用时还可以考虑加入正则化技术预防过拟合现象。此外，在构建深度神经网络时也可以利用预训练好的稀疏自编码器作为初始化层，以提高整个模型的学习效率和性能表现。
     
  • 基于深度学习与约束稀疏表示的人脸识别方法.pdf
    优质
    本文提出了一种结合深度学习和约束稀疏表示的新颖人脸识别技术，通过优化特征提取和模式识别过程，显著提升了在复杂环境下的面部识别准确率。 现有的人脸特征匹配算法主要集中在单张图像之间的对比上，并未能充分利用图像序列间的关联性信息。为此，我们提出了一种结合深度学习与约束稀疏表达的人脸特征匹配方法。该方法利用卷积神经网络（CNN）提取人脸图像的特征，并通过改进的稀疏表示技术自动选择相似的图像序列进行特征匹配，从而有效运用了多张图像间的相关性信息。实验显示，在LFW和AR数据库上的测试中，此算法的表现优于传统的SRC、L1-norm 和 CRC-RLS等方法。
     
  • l1_ls_nonneg.rar_稀疏Matlab_稀疏求解_稀疏表示_非负稀疏系数
    优质
    本资源包提供了一种用于计算非负稀疏系数的L1最小化算法的MATLAB实现，适用于稀疏表示和信号处理中的相关问题。 本程序用于求解非负的L1稀疏系数。特点是专门针对稀疏表示中的非负约束进行优化。
     
  • 基于Matlab的稀疏自编码深度学习模型，含内置数据集可直接执行。
    优质
    这是一个利用MATLAB开发的稀疏自编码深度学习模型，内嵌常用数据集，用户无需额外准备数据即可运行和测试，非常适合初学者入门研究。 深度学习模型-稀疏自编码的Matlab算法，包含数据集可以直接运行。
     
  • DNN ELM SAE DAE：深度神经网络、堆叠自动编码器及带极限学习机的深度自动编码器-MATLAB实现
    优质
    本文介绍了使用MATLAB实现的几种深度学习模型，包括深层神经网络(DNN)、极限学习机(ELM)、栈式自编码器(SAE)和深度自编码器(DAE)，为深度学习研究提供了一种便捷高效的编程工具。 Nuha, Hilal H., Adil Balghonaim, Bo Liu, Mohamed Mohandes, Mohamed Deriche 和 Faramarz Fekri 的文章《用于地震数据压缩的带有极限学习机的深度神经网络》发表在2020年第45卷第3期的阿拉伯科学与工程杂志上，页码为1367-1377。另一篇文章由Kasun、Liyanaarachchi Lekamalage Chamara、Hongming Zhou、Guang-Bin Huang 和 Chi Man Vong 合著，《使用极限学习机进行大数据的表征学习》，发表在2013年第28卷第6期的IEEE智能系统杂志上，页码为31-34。