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Deep_Matlab：在 MATLAB 中进行无监督深度学习

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简介：
Deep_Matlab是一份教程，专注于使用MATLAB开展无监督深度学习研究与应用。它为科研人员和工程师提供了一个探索数据驱动模型的有效途径。 在 MATLAB 中运行无监督深度学习的脚本 train_deep_k_means.m 以获取示例运行。

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  • Deep_Matlab：在 MATLAB 中进行无监督深度学习
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    Deep_Matlab是一份教程，专注于使用MATLAB开展无监督深度学习研究与应用。它为科研人员和工程师提供了一个探索数据驱动模型的有效途径。 在 MATLAB 中运行无监督深度学习的脚本 train_deep_k_means.m 以获取示例运行。
     
  • 无监督学习实战入门 使用Python进行无监督学习实践
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    本书为初学者提供了使用Python进行无监督学习的实用指南，通过丰富的实例讲解了如何应用聚类、降维等技术解决实际问题。 Hands-On Unsupervised Learning Using Python is a guide on how to build applied machine learning solutions from unlabeled data, authored by Ankur A. Patel.
     
  • 无监督深度学习入门基础知识
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    简介：本课程旨在为初学者提供无监督深度学习的基础知识，涵盖自编码器、生成对抗网络等核心概念和技术，帮助学员掌握数据表示学习和特征提取的方法。 无监督深度学习主要包括变分自编码器（VAE）、自动编码器（AE）和生成对抗网络（GAN）。注意原文中的“BM”可能是指变分自编码器（VAE），但通常缩写为“VAE”，而非“BM”。如果指的是其他方法，请根据具体上下文进行确认。
     
  • 监督学习、无监督学习及强化学习
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    本课程全面介绍机器学习的核心领域，包括监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念、算法原理及其应用实践。 监督学习、无监督学习与强化学习是机器学习的三种主要类型。监督学习涉及使用标记的数据集进行训练，以预测未来的输出；无监督学习则处理没有标签的数据，旨在发现数据中的结构或模式；而强化学习通过智能体在环境中的互动来优化策略，通常用于解决决策问题。
     
  • mall_customers_: 采用KMeans进行无监督聚类学习
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    本项目利用KMeans算法对商场客户数据进行无监督聚类分析，旨在识别并细分不同的顾客群体，为市场营销策略提供支持。 这段代码应用了机器学习技术中的K-means聚类方法。使用的数据来自Kaggle平台。该代码包括数据准备、可视化以及使用kmeans进行聚类的过程，并通过“在群集平方和内”和“Silhouette_score”度量来寻找最佳的聚类数量（即最优的K值）。
     
  • 基于无监督学习的单目视觉深度估计在无人机自主飞行中的应用
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    本研究探讨了利用无监督学习技术进行单目视觉深度估计，并将其应用于无人机自主飞行中，旨在提高无人飞行器在复杂环境下的导航与避障能力。 针对双目视觉深度估计存在的成本高、体积大以及需要大量深度图进行监督学习训练的问题，本段落提出了一种面向无人机自主飞行的无监督单目深度估计模型。首先，为了减小不同尺寸目标对深度估计的影响，将输入图像进行金字塔化处理；其次，在图像重构方面设计一种基于ResNet-50进行特征提取的自编码神经网络，该网络根据输入的左视图或右视图生成对应的金字塔视差图，并采用双线性插值的方法重构出与其对应的金字塔右视图或左视图；最后为提高深度估计精度，将结构相似性引入到图像重构损失、视差图一致性损失中，并联合使用这些损失作为训练的总损失。实验结果表明，在KITTI数据集上经过充分训练后，该模型在KITTI和Make3D数据集中相比其他单目深度估计方法具有更高的准确性和实时性，基本满足了无人机自主飞行对深度估计准确性和实时性的要求。
     
  • ufldl-tutorial-python：用Python进行的斯坦福无监督特征学习与深度学习教程（更新版）
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    ufldl-tutorial-python 是一个基于 Python 的资源库，提供斯坦福大学无监督特征学习和深度学习课程的最新教程和代码示例。 斯坦福无监督特征学习和深度学习教程（新版）使用 Python 教程网站提供了查看此 repo 的 ipython 笔记本的方法。为简化起见，下面列出了所有笔记本的链接。
     
  • 无监督距离度量学习的Matlab工具包
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    这是一个专为无监督距离度量学习设计的MATLAB工具包，内含多种算法实现，旨在简化研究者和开发者的实验流程与模型训练过程。 无监督距离度量学习工具包：在Matlab中有专门用于无监督距离度量学习的工具包。
     
  • 机器学习概览——涵盖监督学习与无监督学习
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    本课程提供全面的机器学习入门指导，重点介绍监督学习和无监督学习的核心概念、算法及应用案例。适合初学者系统掌握基础知识。 对于想要入门机器学习的学习者来说，这份资源非常值得一看。作者倾心整理了大量资料，内容涵盖了机器学习的历史发展、各类分支以及传统算法和无监督学习、监督学习及强化学习的相关定义等等。
     
  • 赫布学习：无监督学习的MATLAB实现
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    本项目采用MATLAB语言实现了赫布学习算法在无监督学习中的应用，通过模拟神经网络的学习过程，展示了赫布规则如何增强相关输入模式之间的连接强度。 标题中的“赫布学习”指的是赫布理论（Hebbian Learning），这是早期神经网络领域的一项重要规则，由Donald Hebb在1949年提出。该理论基于一个核心原则：“一起激发的神经元会一起连接”。简单来说，如果两个神经元经常同时活跃，它们之间的联系将会增强。这一原理在机器学习中被用于模型权重初始化或简单的自组织网络设计，例如自适应共振理论（ART）和某些形式的受限玻尔兹曼机（RBM）。 “无监督学习的简单例子”意指我们将探讨一种不需要预先标记数据的学习方法。无监督学习是发现数据内在结构、进行聚类分析或降维处理的重要手段。在这种情况下，我们可能会构建一个模型来通过分析数据中的相似性和相关性识别模式。 标签“matlab”表示将使用MATLAB编程环境实现上述无监督学习的示例。作为一款广泛应用于数值计算和矩阵运算等领域的高级语言，MATLAB配备了丰富的工具箱支持机器学习与深度学习功能，使赫布学习算法的实施变得相对简单。 在文件名perceptron_test_hebb.m.zip中，“perceptron”指的是感知器模型——一种用于解决二分类问题的基本有监督学习算法。而“test”则提示这是一个测试脚本，可能用来验证赫布规则在感知器框架中的应用效果。.m扩展表示这是一款MATLAB脚本段落件。 结合这些信息，我们预计该MATLAB代码将实现一个融合了赫布学习机制的感知器模型，在无监督环境下通过自适应调整权重来从输入数据中获取知识——即便没有明确的数据标签。具体实现步骤可能包括： 1. **数据预处理**：加载并标准化数据集以确保所有特征在统一尺度上。 2. **初始化权重**：按照赫布理论，初始权值可以随机设定或者依据与特定输入的相关性进行调整。 3. **训练过程**：每次迭代时，根据当前激活状态更新连接的强度。如果两个神经元同时活跃，则相应地增加它们之间的联系强度。 4. **性能评估**：尽管是无监督学习任务，仍可通过某种度量（如距离或相似程度）来衡量模型的表现情况——这不同于传统的误差函数应用方式。 5. **聚类与分类**：经过多次迭代后形成的权重结构可用于将新数据点归入不同的群体或者类别中去。 6. **结果可视化**：最后，可能通过二维或三维图表展示聚类分析的结果，帮助理解模型所学习到的模式。 请注意，在无监督环境下的赫布学习应用与传统的有监督感知器算法有所不同。前者不依赖于错误反向传播机制来更新权重，而是依靠数据共激活模式来进行调整。通过运行并解析`perceptron_test_hebb.m`脚本段落件，我们能够更深入地了解这种特定实现方式如何在MATLAB环境下运作和学习无监督任务中的赫布规则。