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-ITADN社区

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

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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。

深度学习神经网络(DNN)

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深度学习神经网络（DNN）是一种模仿人脑工作方式的人工智能技术，通过多层结构学习数据特征，广泛应用于图像识别、语音处理和自然语言理解等领域。个人从网络收集资料，本资料共分为九个部分介绍深度神经网络。

AE.rar_ae_matlab_深度编码器_自编码器_深度自编码器

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本资源包提供了一套基于MATLAB实现的深度自编码器（Deep Autoencoder, DA）代码和相关文档，适用于研究领域内的数据降维、特征学习等问题。提供一个可以运行的 MATLAB 代码用于实现深度学习自编码器。

机器学习、深度学习、神经网络与深度神经网络.docx

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本文档探讨了机器学习的基础概念，并深入解析了深度学习及其核心组件——神经网络和深度神经网络的工作原理和发展现状。 1.1 机器学习算法随着多年的发展，机器学习领域已经涌现出了多种多样的算法。例如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、K均值聚类（K-Means）、随机森林、逻辑回归和神经网络等。从这些例子可以看出，尽管神经网络在当前的机器学习中占据了一席之地，但它仅仅是众多算法之一。除了它之外，还有许多其他重要的技术被广泛使用。 1.2 机器学习分类根据学习方式的不同，可以将机器学习分为有监督、无监督、半监督和强化学习四大类： - **有监督学习**：这种类型的学习涉及带有标签的数据集，在这些数据集中每个样本都包含特征X以及相应的输出Y。通过这种方式，算法能够从标记好的示例中进行训练，并逐步提高预测准确性。 - **无监督学习**：在这种情况下，提供给模型的是未标注的输入变量集合（即只有X），没有明确的目标或结果标签供参考。目标是让机器找出数据中的内在结构、模式或者群组等信息。 - **半监督学习**：该方法结合了有监督和无监督的特点，在训练过程中既利用带有标签的数据，也使用大量未标记的信息来改进模型性能。 - **强化学习**：这是一种通过试错机制进行的学习方式。在这种框架下，智能体（agent）执行操作并根据环境反馈获得奖励或惩罚作为指导信号，从而学会如何采取行动以最大化长期累积回报。半监督方法的一个优点是它只需要少量的标注数据就能实现有效的训练，并且避免了完全依赖于无标签信息可能带来的不确定性问题。

DBN-MATLAB代码-Deep_Autoencoder: 深度信念网络自动编码器

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DBN-MATLAB代码-Deep_Autoencoder项目提供了一个在MATLAB环境中实现深度信念网络（DBN）与深层自动编码器的工具包，适用于进行无监督特征学习和预训练。深度信念网络自动编码器基于Ruslan Salakhutdinov 和 Geoff Hinton 的工作，并且我已将其翻译为 PyTorch 并添加了 GPU 计算以提升性能。操作非常简单，可以通过初始化多个受限玻尔兹曼机层来创建 DBN 对象。例如： ```python dbn = DBN(visible_units=512, hidden_units=[256, 128]) ``` 这将生成一个具有两个 RBM 层的深度信念网络 (DBN)，输入神经元数量为 512，第一个 RMB 的输出层有 256 个神经元，第二个则有 128。接下来是预训练阶段： ```python dbn.pretrain(data, labels, num_epochs) ``` 其中 `data` 是一个大小为 (num_samples x num_dimensions) 的张量，而 `labels` 则是一个大小为 (num_samples) 的标签张量。参数 `num_epochs` 表示每个 RBM 层的预训练周期数。最后一步是微调网络： ```python dbn.fine_tuning(data) ``` 这将完成深度信念网络自动编码器的基本操作流程，从初始化到最终的模型优化。

基于深度学习堆栈自动编码器的图像去噪Python代码

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本段Python代码实现了一种基于深度学习堆栈自动编码器的先进图像去噪技术，有效去除噪声同时保持图像清晰度和细节。该存储库包含使用深度学习技术对高分辨率图像进行去噪处理的代码。目前最先进的一些方法如BM3D、KSVD以及非局部手段确实能够产生高质量的去噪效果，但当图像尺寸非常大时（例如4000 x 8000像素），这些方法需要消耗大量的计算时间才能达到同样的效果。因此，在这种情况下，有必要提出一种新的模型能够在更短的时间内提供类似或更好的结果。基于这一考虑，我采用了一种深度学习的方法来自动尝试学习将噪声图像映射到其去噪版本的函数。

基于深度学习堆叠自编码的污水软测量设计

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本研究提出了一种基于深度学习堆叠自编码器的污水软测量方法，旨在提高污水处理过程中的参数预测精度与系统鲁棒性。在污水处理过程中，由于技术水平和经济条件的限制，一些与出水水质密切相关的变量如BOD（生化需氧量）和COD（化学需氧量），难以实现在线测量。本段落设计了一种基于深度学习堆叠自编码器的软测量方法来解决这一问题。

机器学习-11. 手写图片识别的DNN深度神经网络

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本课程专注于使用深度神经网络（DNN）进行手写数字图像识别，通过构建和训练模型实现高精度的手写字符辨识。人工智能基础视频教程零基础入门课程适合没有任何编程背景的新手学习。整个课程共15章内容，为便于上传和学习，将分章节发布。第一章：介绍人工智能开发及其未来前景。第二章：深入讲解线性回归并提供代码实现示例。第三章：探讨梯度下降方法、过拟合问题及数据归一化技术。第四章：详细解释逻辑回归算法及其实际应用案例。第五章：涵盖分类器项目的具体实例和神经网络的基础知识介绍。第六章：讨论多类别分类任务，决策树模型以及随机森林的运用技巧。第七章：教授如何评估不同类型的分类方法，并简述聚类分析的基本概念与技术。第八章：进一步探讨密度聚类算法及谱聚类的应用场景。第九章：引导学习者进入深度学习领域并指导TensorFlow环境搭建和初步使用案例。第十章：深入讲解TensorFlow库的功能特性及其可视化工具——TensorBoard的运用技巧。第十一章：通过DNN（深层神经网络）模型实现手写数字图像识别任务。第十二章：介绍如何利用TensorBoard进行深度学习过程中的参数追踪与结果展示。第十三章：教授卷积神经网络(CNN)的概念，并演示其在图片分类问题上的应用实例。第十四章：深入分析CNN结构，以AlexNet模型为例讲解深层架构设计原则及其优化策略。第十五章：介绍Keras框架并指导如何使用该工具快速构建深度学习项目。

MATLAB深度学习：包含机器学习、神经网络等...

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本书深入浅出地介绍了如何使用MATLAB进行深度学习实践，涵盖机器学习和神经网络等多个领域，适合初学者与进阶读者参考。开始使用MATLAB进行深度学习和人工智能的深入入门指南。本书首先介绍机器学习的基础知识，然后逐步过渡到神经网络、深度学习以及卷积神经网络的学习。《MATLAB 深度学习》一书在理论与应用相结合的基础上，采用 MATLAB 作为编程语言和工具来展示书中案例研究中的示例。通过这本书，你将能够解决一些当今世界上的大数据问题、智能机器人以及其他复杂的数据难题。你会了解到深度学习是现代数据分析和使用中更为复杂的机器学习方面，并且更加智能化。本书内容包括： - 使用MATLAB进行深度学习 - 发现神经网络及多层神经网络的工作原理 - 掌握卷积与池化层的运用方法 - 通过一个MNIST示例来实践这些知识目标读者：希望使用 MATLAB 学习深度学习的人士。有一定 MATLAB 经验会更有帮助，但不是必须的。

基于Matlab的堆叠去噪自编码器代码-在libORF中的应用：一个深度学习导向的机器学习库

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本项目提供基于Matlab开发的堆叠去噪自编码器(SDAE)代码，应用于libORF中，旨在促进深度学习技术在机器学习领域的研究与实践。堆叠去噪自编码器的Matlab代码可以实现通过多层结构处理数据中的噪声，并提取出有用的信息特征。这种模型在无监督学习中非常有效，适用于多种机器学习任务，如图像识别、自然语言处理等场景下的预训练阶段。编写此类代码时需要充分理解每一层如何独立地去噪并重构输入信号，以及堆叠后的网络怎样协同工作以提高数据表示能力。

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