登录
首页 » matlab » 多任务深度学习改进版

多任务深度学习改进版

于 2018-11-17 发布 文件大小:14428KB
0 265
下载积分: 1 下载次数: 7

代码说明:

  这个程序实现了多任务的深度学习,可以提高训练的收敛速度(Multi-task deep learning)

文件列表:

多任务深度学习改进版\Calculate_Bin_Num.m, 150 , 2018-07-27
多任务深度学习改进版\Check_error.m, 1810 , 2018-07-27
多任务深度学习改进版\Construct_start_end_tab.m, 593 , 2018-07-27
多任务深度学习改进版\dbnunfoldtonn1.m, 534 , 2018-07-27
多任务深度学习改进版\dbnunfoldtonn2.m, 447 , 2018-07-27
多任务深度学习改进版\dbnunfoldtonn3.m, 482 , 2018-08-04
多任务深度学习改进版\DBN_SFC.m, 2972 , 2018-09-12
多任务深度学习改进版\Decrease_zeros.m, 639 , 2018-07-27
多任务深度学习改进版\denose.m, 862 , 2018-07-27
多任务深度学习改进版\Equal.m, 1668 , 2018-07-27
多任务深度学习改进版\Load_Data_Set.m, 689 , 2018-09-10
多任务深度学习改进版\mlt_nnff.m, 3320 , 2018-09-03
多任务深度学习改进版\mlt_nntrain.m, 4073 , 2018-08-04
多任务深度学习改进版\mtl_dbntrain.m, 738 , 2018-08-04
多任务深度学习改进版\mtl_nnbp.m, 5478 , 2018-08-04
多任务深度学习改进版\mtl_nneval.m, 1447 , 2018-08-04
多任务深度学习改进版\mtl_nnpredict.m, 788 , 2018-08-04
多任务深度学习改进版\mtl_nntest.m, 536 , 2018-08-04
多任务深度学习改进版\mulitask_DBN.m, 4658 , 2018-09-06
多任务深度学习改进版\nnsetup1.m, 2622 , 2018-07-27
多任务深度学习改进版\nnsetup2.m, 1871 , 2018-08-03
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\.travis.yml, 249 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\CAE\caeapplygrads.m, 1219 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\CAE\caebbp.m, 917 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\CAE\caebp.m, 1011 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\CAE\caedown.m, 259 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\CAE\caeexamples.m, 754 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\CAE\caenumgradcheck.m, 3618 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\CAE\caesdlm.m, 845 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\CAE\caetrain.m, 1148 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\CAE\caeup.m, 489 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\CAE\max3d.m, 173 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\CAE\scaesetup.m, 1937 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\CAE\scaetrain.m, 270 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\CNN\cnnapplygrads.m, 575 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\CNN\cnnbp.m, 2141 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\CNN\cnnff.m, 1774 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\CNN\cnnnumgradcheck.m, 3430 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\CNN\cnnsetup.m, 2020 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\CNN\cnntest.m, 193 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\CNN\cnntrain.m, 845 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\CONTRIBUTING.md, 544 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\create_readme.sh, 744 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\data\mnist_uint8.mat, 14735220 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\DBN\dbnsetup.m, 557 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\DBN\dbntrain.m, 232 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\DBN\dbnunfoldtonn.m, 425 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\DBN\rbmdown.m, 90 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\DBN\rbmtrain.m, 1401 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\DBN\rbmup.m, 89 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\LICENSE, 1313 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\NN\nnapplygrads.m, 628 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\NN\nnbp.m, 1638 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\NN\nnchecknumgrad.m, 704 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\NN\nneval.m, 811 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\NN\nnff.m, 1904 , 2017-12-20
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\NN\nnpredict.m, 357 , 2017-12-27
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\NN\nnsetup.m, 1840 , 2017-12-28
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\NN\nntest.m, 202 , 2017-07-31
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\NN\nntrain.m, 2414 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\NN\nnupdatefigures.m, 1858 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\README.md, 8861 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\README_header.md, 2244 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\REFS.md, 950 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\SAE\saesetup.m, 132 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\SAE\saetrain.m, 308 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\tests\runalltests.m, 165 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\tests\test_cnn_gradients_are_numerically_correct.m, 552 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\tests\test_example_CNN.m, 981 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\tests\test_example_DBN.m, 1031 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\tests\test_example_NN.m, 3247 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\tests\test_example_SAE.m, 934 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\tests\test_nn_gradients_are_numerically_correct.m, 749 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\util\allcomb.m, 2618 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\util\expand.m, 1958 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\util\flicker.m, 208 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\util\flipall.m, 80 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\util\fliplrf.m, 543 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\util\flipudf.m, 576 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\util\im2patches.m, 313 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\util\isOctave.m, 108 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\util\makeLMfilters.m, 1895 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\util\myOctaveVersion.m, 169 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\util\normalize.m, 97 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\util\patches2im.m, 242 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\util\randcorr.m, 283 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\util\randp.m, 2083 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\util\rnd.m, 49 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\util\sigm.m, 48 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\util\sigmrnd.m, 126 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\util\softmax.m, 256 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\util\tanh_opt.m, 54 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\util\visualize.m, 1072 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\util\whiten.m, 183 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\rasmusbergpalm-DeepLearnToolbox-5df2801\util\zscore.m, 137 , 2015-12-01
多任务深度学习改进版\spilt_train_x.m, 377 , 2018-08-04
多任务深度学习改进版\tri_nnapplygrads.m, 2231 , 2018-07-27
多任务深度学习改进版\测试程序\ceshi_nnff.asv, 2894 , 2018-09-13
多任务深度学习改进版\测试程序\ceshi_nnff.m, 3404 , 2018-09-13
多任务深度学习改进版\测试程序\fenzushuju_andian.asv, 577 , 2018-09-12

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

发表评论

0 个回复

  • vof_circle
    UDF传质,气液界面剪切力编程 希望多多交流(UDF mass transfer, gas-liquid interface shear force programming, I hope more exchanges)
    2017-07-18 10:05:50下载
    积分:1
  • 海洋声传播程序
    说明:  五种不同的声学模型 有简正波模型射线模型pe模型等(Five different acoustic models are normal wave model, ray model, PE model, etc)
    2019-11-21 13:58:43下载
    积分:1
  • 007174133XArduino
    Another book of Atmel Arduino
    2011-06-14 06:40:21下载
    积分:1
  • Routing Meger
    Routing_Meger matlab code for wsn networks
    2020-11-28 21:59:29下载
    积分:1
  • Matlab
    此程序可自动计算出空缆状态下悬索桥主缆线形(This program can automatically calculate the suspension bridge main cable line cable state)
    2021-05-13 07:30:02下载
    积分:1
  • FiveChess
    一个简单的五子棋可联网游戏源代码。。此代码对于一些入门玩家很家帮助!(A simple game of backgammon can be networked source. . This code is for some players to start at home to help!)
    2011-09-20 20:32:07下载
    积分:1
  • musiccano
    音乐播放,卡农音乐的播放,主要是调整音乐播放的幅度,从而改变大小,频率改变音调的高低(Music play, Canon music play, mainly adjust the range of music play, so as to change the size, frequency change pitch)
    2020-06-22 16:20:02下载
    积分:1
  • Check inside data from the database directly to generate XML documents, can cust...
    从数据库里面取数据,直接生成XML文件 ,可以自定义查询表而导出数据到XML文件里面-Check inside data from the database directly to generate XML documents, can customize the look-up table and to export data to XML files inside
    2022-04-27 03:58:43下载
    积分:1
  • java 结构模式,装饰模式,不断增加类的功能,而不使用继承,包括例子。...
    java 结构模式,装饰模式,不断增加类的功能,而不使用继承,包括例子。-java model, decorative patterns, the growing category of functional without the use of inheritance, including examples.
    2022-03-04 04:11:51下载
    积分:1
  • 使用matlab调用refprop函数
    使用matlab调用refprop函数,包含三个.m文件(Calling RefProp function using MATLAB)
    2020-07-16 16:38:49下载
    积分:1
  • 696516资源总数
  • 106914会员总数
  • 0今日下载