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宽度学习系统 Broad Learning System MATLAB 代码（2）：NORB 应用实践

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简介：
本文章介绍如何使用MATLAB实现宽度学习系统的代码，并应用于NORB数据集上的实践案例，展示其在处理大规模视觉识别任务中的有效性。 陈俊龙教授团队的“广义学习系统：无需深度架构的有效且高效的增量学习系统”一文发表于2018年IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems杂志第29卷第1期。

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  • 宽度学习系统 Broad Learning System MATLAB 代码（2）：NORB 应用实践
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    本文章介绍如何使用MATLAB实现宽度学习系统的代码，并应用于NORB数据集上的实践案例，展示其在处理大规模视觉识别任务中的有效性。 陈俊龙教授团队的“广义学习系统：无需深度架构的有效且高效的增量学习系统”一文发表于2018年IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems杂志第29卷第1期。
     
  • 在线学习考试系统——Learning System
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    Learning System是一款全面的在线学习和考试平台，提供丰富的课程资源、个性化的学习路径以及便捷的考试功能，助力用户高效学习与自我提升。 在线学习系统源代码包括数据库文件，配置完成后即可使用。该系统包含在线学习、在线考试、在线练习以及自动评卷功能。
     
  • BLS宽度学习MATLAB代码.zip
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    本资源包提供了用于实现宽度学习系统（BLS）算法的MATLAB代码，适用于机器学习任务，特别是特征数量多的数据集处理。包含详细的注释和示例数据文件以帮助用户快速上手。 人工智能领域中的宽度学习方法，在这里提供了一个MATLAB版本的代码。有空的时候可以将这种方法与深度学习进行比较研究。
     
  • Matlab中的宽度学习代码
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    本段落介绍了一套在MATLAB环境中运行的宽度学习系统（WLS）代码。这套代码旨在简化用户对于大规模数据集的学习任务，并提供高效的模型训练与预测能力。通过使用WLS，研究人员和工程师能够快速实现机器学习算法的应用，而无需深入了解复杂的数学理论或优化技术。 关于宽度学习的MATLAB代码。
     
  • DBNMatlab代码-Deep-Learning: 深度学习
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    这段GitHub仓库包含了用于深度学习研究的DBN（深层信念网络）的Matlab实现代码，适用于对深度学习感兴趣的开发者和研究人员。 深度学习是机器学习的一个重要领域，它通过使用多个隐藏层来对数据的高级表示进行建模。受限玻尔兹曼机（RBM）被开发出来用于建模输入数据分布，并作为特征提取器应用于各种分类算法中。深度信念网络（DBN）是由若干RBMs堆叠而成的一种结构，在贪婪预训练之后，这些RBMs可以初始化一个多层神经网络，然后通过反向传播进行微调。 在这一过程中，我们可以通过添加一个名为“分级RBM（ClassRBM）”的输出层到隐藏层之上来修改受限玻尔兹曼机。这个新架构能够同时对输入分布及其类别标签建模，并作为一种监督学习结构独立地执行分类任务。 在这项研究中，我们将ClassRBM作为顶层应用于深度信念网络，在无监督模式下进行贪婪预训练后对其进行微调，从而获得了比传统DBN更高的准确率。我们认为这种性能的提升源于预先对RBM堆栈和输出层之间权重的训练，这些权重在之前的随机初始化阶段用于后续的微调过程。
     
  • BLS宽度学习_Broad Learning System.zip_Broad-Learning_broad learning_ 考虑到流畅性和清晰度，可以稍微调整为： BLS宽度学习_Broad
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    简介：本资料包涵盖了Broad Learning System（BLS）的相关内容，包括算法原理、代码实现等。适用于对BLS宽度学习模型感兴趣的学者和开发者。 详细讲解了宽度学习系统的具体推导及其实现过程。
     
  • 动手实践深度学习-PyTorch-源代码
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    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
     
  • 深度学习及应用实践期末复习题.pdf
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    本PDF文档汇集了深度学习及应用实践课程的期末复习题目，涵盖神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等核心概念与技术应用实例，旨在帮助学生全面掌握课程知识点，为考试做好准备。 东华大学深度学习与应用实践课程的课后作业与期末复习题。
     
  • Q-learning在深度强化学习中的应用
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    简介：本文探讨了Q-learning算法在深度强化学习领域的应用，通过结合神经网络，增强了机器自主学习和决策能力，在复杂环境中实现高效探索与优化。 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）结合了深度学习与强化学习的技术，主要用于解决具有高维观测空间和连续动作空间的问题。Q-Learning是一种常见的无模型强化学习算法，其核心在于通过价值函数来评估在给定状态下采取某一行动的期望回报。 首先介绍Q-Learning的概念：它基于值的方法（Value-based），即智能体通过对状态空间及动作空间的学习探索，逐步构建出一个能够最大化累积奖励的最佳策略。这一过程中最关键的是建立并优化所谓的“Q函数”，该函数代表了在特定情况下执行某项行动的预期价值。 接下来讨论一些改进Q-Learning性能的小技巧：例如，在学习初期阶段智能体需要平衡好探索未知动作与利用已知高回报动作之间的关系，这可以通过ε-贪心策略或玻尔兹曼探索等方法来实现。此外，为了提高算法稳定性，目标网络（Target Network）被引入以减少值函数的学习波动。 在处理连续动作空间的问题时，Q-Learning需要进行相应的调整和扩展。传统的离散行动方案不再适用，在这种情况下通常会采用近似技术如神经网络对Q函数进行建模。 关于批评者（Critic），它是强化学习框架中的一个重要角色，负责评估行为的价值并根据智能体所采取的行动动态地更新其价值估计。在连续动作空间中，这种方法可以通过适当的改进来支持更复杂的场景需求。 综上所述： - Q-Learning旨在通过构建Q函数来量化给定状态下执行特定操作后的预期收益。 - 探索与利用之间的策略选择是提高学习效率的关键因素之一。 - 目标网络有助于稳定深度强化学习过程，特别在DQN中扮演着重要角色。 - 针对连续动作空间的处理需要采用如函数逼近等技术手段来改进算法性能。 - 批评者通过时序差分方法提供了一种有效的价值评估机制，在长期序列任务的学习中有明显优势。 这些信息帮助我们深入理解Q-Learning在深度强化学习中的作用及其面临的挑战和解决方案。