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Hinton提出的最早深度学习算法之自动编码器Matlab代码

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简介：
简介：本文档提供了由 Geoffrey Hinton 提出的早期深度学习算法——自动编码器的 Matlab 代码实现，便于研究和教学使用。 最先提出深度学习算法Hinton的自动编码器Matlab代码：利用多层RBM进行自动编码的多层特征训练，然后使用梯度算法进行微调。该代码可以用于特征提取和分类任务，并且压缩包中已包含训练用的手写签名图片数据。相关算法说明可以在提供的文档中查看。

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  • Hinton提出的最早深度学习算法之自动编码器Matlab代码
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    简介：本文档提供了由 Geoffrey Hinton 提出的早期深度学习算法——自动编码器的 Matlab 代码实现，便于研究和教学使用。 最先提出深度学习算法Hinton的自动编码器Matlab代码：利用多层RBM进行自动编码的多层特征训练，然后使用梯度算法进行微调。该代码可以用于特征提取和分类任务，并且压缩包中已包含训练用的手写签名图片数据。相关算法说明可以在提供的文档中查看。
     
  • 最早由Hinton提出的深度学习算法之自动编码器的Matlab代码
    优质
    本资源提供基于Matlab实现的自动编码器代码，该模型最初由Hinton提出，在深度学习领域具有重要地位。适合初学者快速上手和研究使用。 Hinton最先提出的深度学习算法中的自动编码器利用多层RBM进行特征训练，并通过梯度算法进行微调优化。这种模型既可以用于特征提取，也可以应用于分类任务中。
     
  • AE.rar_ae_matlab_深度编码器_自编码器_深度自编码器
    优质
    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。
     
  • 非负约束稀疏自动编码器的Matlab代码-NCAE: 用于实现深度学习...
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    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • Matlab中的深度学习代码
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    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
     
  • 基于深度学习的FBP重建算法的Matlab代码
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    本项目提供了一套基于深度学习技术优化滤波反投影（FBP）算法的MATLAB实现代码，旨在提升医学影像重建的质量和速度。 用于CT重建的Matlab代码结合了深度学习算法和滤波反投影算法。
     
  • 有监督的表示学习：基于深度自动编码器的迁移学习
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    本研究探讨了利用深度自动编码器进行有监督表示学习和迁移学习的方法，旨在优化模型在目标领域的性能。 过去十年间，迁移学习受到了广泛的关注。这一领域中的一个核心研究问题是如何为不同领域的实例找到合适的表示形式，从而通过新的表示方法来减少这些领域的差异性。近年来，深度学习被提出用于获取更强大的特征以支持迁移学习任务。然而，大多数先前的方法并未显著地缩小域之间的差距，并且在学习表示时也没有充分利用标签信息。 本段落介绍了一种基于深度自动编码器的监督式表征学习方案，专为解决迁移学习中的挑战而设计。此方法采用具有两个层级的深度自动编码器：嵌入层和标记编码层。其中，在嵌入层中，通过最小化源域与目标域间实例距离分布的KL散度来实现软化的领域内插；而在标签编码层，则利用一种软件最大回归模型对源领域的标签信息进行高效的编码处理。 在三个实际世界的图像数据集中进行了广泛的实验验证，证明了我们提出的方法相较于多种最先进的基准方法具有显著的优势。