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深度学习的源代码

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简介：
《深度学习的源代码》是一本深入探讨深度学习算法实现与应用的技术书籍，书中详细解析了各类神经网络模型的源代码，并提供了丰富的实践案例和编程指南。适合对深度学习有兴趣的研究人员和技术爱好者阅读。 该深度学习源代码包括图像编码和解码两部分，并附带了Hinton的论文。通过训练深层网络来降低高维图片数据的维度，并比较复原误差。主要利用级联Boltzmann方法估计多层网络的初始参数，从而使多层神经网络能够被很好地训练并获得理想结果。

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  • 深度学习的源代码
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    《深度学习的源代码》是一本深入探讨深度学习算法实现与应用的技术书籍，书中详细解析了各类神经网络模型的源代码，并提供了丰富的实践案例和编程指南。适合对深度学习有兴趣的研究人员和技术爱好者阅读。 该深度学习源代码包括图像编码和解码两部分，并附带了Hinton的论文。通过训练深层网络来降低高维图片数据的维度，并比较复原误差。主要利用级联Boltzmann方法估计多层网络的初始参数，从而使多层神经网络能够被很好地训练并获得理想结果。
     
  • 深度学习源代码
    优质
    《深度学习源代码》是一本深入剖析深度学习算法实现细节的技术书籍，通过分析经典模型的源代码帮助读者理解与应用先进的机器学习技术。 用于tensorflow-directml环境搭建及测试学习。
     
  • Matlab中的深度学习源代码
    优质
    本资源提供了在MATLAB环境中进行深度学习研究和应用的相关源代码，涵盖了神经网络构建、训练及测试等多个方面。 本资源提供了一个基于MATLAB的深度学习autoencoder模型实现代码。该模型包括数据编码（即降维过程）和解码（恢复原始数据以计算重构误差）。在初始化阶段，采用RBM，并使用BP算法进行参数调优。此代码源自Hinton大师的论文。
     
  • 深度学习学习工具箱源代码
    优质
    深度学习学习工具箱源代码提供了全面且实用的资源和功能，帮助开发者和研究人员更高效地进行深度学习模型的设计、训练及调试。此工具箱包含大量预构建模块与示例项目，支持多种编程语言和框架，极大地简化了复杂算法实现过程，加速人工智能领域的创新与发展。 deeplearning学习工具箱的源代码可以下载并解压后直接使用。通过参考这些源代码，可以帮助理解CNN、DNN、SAE和DBN等各种模型。非常感谢作者的分享。
     
  • 《Python深度学习》附带源代码
    优质
    《Python深度学习》一书深入浅出地讲解了使用Python进行深度学习的相关知识，并配套提供了丰富的源代码供读者实践参考。适合希望利用Python开展深度学习研究和应用的技术人员阅读。 本书通过30多个代码示例全面介绍如何运用深度学习解决实际问题，并提供了Keras框架速成的明智选择。旨在帮助读者夯实深度学习基础，在实践中培养对深度神经网络的良好直觉，无需具备机器学习经验和高等数学背景。 该书由Google人工智能研究员、Keras之父Franc?ois Chollet撰写，详细介绍了如何使用Python、Keras和TensorFlow进行深度学习实践，并涵盖了计算机视觉、自然语言处理及生成式模型等领域的应用。 全书分为两大部分： 第一部分：深度学习基础 - 第一章：什么是深度学习 - 第二章：神经网络的数学基础 - 第三章：神经网络入门 - 第四章：机器学习基础 第二部分（未具体展开）
     
  • 深度学习源码.rar
    优质
    《深度学习源码》资源包包含了多种主流深度学习框架的核心源代码，适合开发者和研究人员深入理解算法实现细节。 本段落介绍了多种深度学习模型，包括人工神经网络（ANN）、循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）、门控递归单元（GRU）以及长短时记忆网络（LSTM），还提到了双向循环神经网络。
     
  • Matlab中的深度学习代码
    优质
    本资源介绍如何在MATLAB中编写和实现深度学习程序，适用于初学者入门及进阶实践者参考。 Hinton的论文代码注解包含两个部分的Matlab示例代码： 1. 减少数据维度的方法：使用神经网络（Reducing the Dimensionality of data with neural networks） - ministdeepauto.m - backprop.m - rbmhidlinear.m 2. 深度信念网快速学习算法 (A fast learing algorithm for deep belief net) - mnistclassify.m - backpropclassfy.m
     
  • 高精度图像修复的深度学习源代码
    优质
    本项目提供了一套基于深度学习技术实现高精度图像修复的源代码。通过先进的神经网络架构和训练方法，能够有效恢复受损或模糊区域，重现高质量视觉效果。 图像修复是计算机视觉领域的重要任务之一，在数字艺术品修复与公安刑侦面部恢复等多种实际场景中有广泛应用。其核心挑战在于为缺失区域合成视觉逼真且语义合理的像素，要求这些新生成的像素在风格上要和原始图片保持一致。 传统的图像修复技术主要包括基于结构的方法和基于纹理的方法两种。其中，BSCB模型（由Bertalmio等人提出）是代表性的基于结构方法之一；而CDD则是Shen等人的曲率扩散修补模型的一种代表性成果。至于基于纹理的修复算法，则以Criminisi团队提出的Patch-based纹理合成算法最为典型。 尽管这两种传统技术在处理小范围破损区域时表现良好，但当需要修补较大面积的损坏部分时，它们的效果会显著下降，并且还可能出现图像模糊、结构扭曲、纹理不清晰以及视觉连贯性差等问题。
     
  • 动手实践深度学习-PyTorch-源代码
    优质
    本书通过丰富的PyTorch源代码实例，引导读者深入理解并亲手实践深度学习算法与模型构建，适合希望从实战角度掌握深度学习技术的学习者。 动手学深度学习-PyTorch-源代码
     
  • MATLAB深度学习入门指南_never42k_深度学习_MATLAB深度学习_MATLAB深度学习_深度学习matlab
    优质
    《MATLAB深度学习入门指南》由never42k编写，旨在帮助初学者快速掌握使用MATLAB进行深度学习的基础知识和实践技巧。适合希望利用MATLAB开展深度学习研究与应用的读者阅读。 《MATLAB深度学习简介》是一份详尽的教程，旨在帮助用户掌握使用MATLAB进行深度学习实践与理论研究的方法。作为一款强大的数学计算软件，近年来MATLAB在深度学习领域得到了广泛应用，并提供了丰富的工具箱及直观界面，使研究人员和工程师能够快速构建、训练并优化深度学习模型。 深度学习是人工智能的一个分支，其核心在于创建多层非线性处理单元的大型神经网络模型，通过模仿人脑的学习方式对复杂数据进行建模与预测。在MATLAB中开展深度学习主要涉及以下几个方面： 1. **神经网络构建**：提供一个完整的流程来定义各种类型的神经网络结构（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、全连接网络FCN等），配置超参数，选择损失函数和优化器。 2. **数据预处理**：在深度学习中，有效的数据预处理至关重要。这包括归一化、标准化以及数据增强等多种步骤。MATLAB提供了便于使用的函数来执行这些任务，确保模型能够更好地识别并利用数据特征。 3. **模型训练**：支持多种训练策略如批量梯度下降和随机梯度下降等，并允许用户灵活调整学习率、批大小等参数以监控损失函数及准确率的变化情况。 4. **可视化工具**：提供模型可视化的功能，帮助理解网络结构。同时还能展示权重分布与激活图，便于调试优化过程中的问题。 5. **迁移学习和微调**：对于小规模数据集而言，MATLAB支持利用预训练的深度学习模型进行迁移学习，并仅需对最后几层进行调整以适应新的任务需求。 6. **部署与推理**：完成训练后，MATLAB能够将模型应用到嵌入式设备或云平台中实现实时预测功能。 7. **与其他技术结合使用**：通过无缝集成其他如信号处理、图像处理等工具箱的功能，使得深度学习可以解决更为复杂的实际问题。 8. **实例与案例研究**：教程通常包含多个具体的应用场景（例如图像分类、目标检测和自然语言处理），并通过逐步指导帮助用户完成这些项目以加深理解。 通过《MATLAB深度学习简介》这份教程的学习，读者将能够系统地掌握如何在MATLAB环境中设计训练并评估深度学习模型的方法与技术。无论您是初学者还是有经验的开发者都能够从中受益，并提高自己在该领域的专业技能水平。