深度学习经典论文与Matlab代码资源下载

MATLAB函数的经典总结及相关资源值得学习和下载。

这份资源以PPT形式呈现，专为初学者设计，涵盖电力系统和电力电子simulink的基础知识。

学习者可参考并下载提供的Matlab学习源代码。

本资源为流形学习的系列资料，紧接上一个资源包，主要包含与流形学习相关的研究论文和MATLAB程序。该部分深入介绍流形学习理论，帮助读者掌握数学概念及应用技巧。具体内容包括： 流形学习理论相关的经典论文：这些论文从数学角度深入剖析了流形学习的原理和最新进展，为学习者提供扎实的理论基础。 MATLAB程序示例：提供了一系列流形学习算法的MATLAB代码实现，如LLE（局部线性嵌入）、Isomap等。每段代码配有注释，便于学习和实践。 下载本资源后，您将能够更好地理解和实现流形学习的基本算法，并在数据降维和模式识别等实际应用中获得深入体验。

吴恩达的深度学习课程包括01-神经网络与深度学习和02-改善深度神经网络的课程作业，以及各种数据库工具的应用。

本存储库由Michael Paluszek和Stephanie Thomas合著的书籍《MATLAB机器学习》（Apress，2016）提供支持。您可以通过点击绿色按钮下载zip格式文件，或使用Git克隆存储库到本地。版本v1.0对应书籍的已出版代码，未经更正或更新。如需贡献，请参阅Contributing.md文件获取详细信息。

这是一个包含经典Matlab源代码的资源下载页面。用户可以在这里找到各种经典的Matlab程序源码，用于学习和研究。这些源代码涵盖了多个领域，包括信号处理、图像处理、数值计算等。每个程序都经过精心挑选，以确保质量和实用性。

MATLAB深度学习代码使用反卷积网络进行深度终身学习知识共享。这是在IJCAI 2019年论文“使用反卷积网络学习深度终身学习中的共享知识”中提出的CNN代码。该代码与Python 2.7和Python 3.5兼容，依赖于numpy、tensorflow和scikit-image。预处理数据以.pkl文件存储和加载，但请注意，Python 3生成的pickle文件不与Python 2兼容。实验结果摘要存储在.mat文件中，需要MATLAB加载。数据包括MNIST和CIFAR-10，用于异构任务和同类任务分配。

本压缩包包含了经典数学建模所需的MATLAB算法和工具源码，适用于毕业设计和课程设计作业。所有源码经过严格测试，可直接运行。如有任何使用问题，请随时联系我们获取支持。