MATLAB深度学习代码DF-CNNIungaiLee，JamesStokes和EricEaton的IJCAI2019论文代码

本资源包含深度学习领域的经典论文与对应的Matlab代码。这些论文包括：1. Hinton的《深度信念网络的快速学习算法》；2. Bengio的《学习AI的深层架构》；3. Hinton的《训练受限玻尔兹曼机的实用指南》等。附带我个人的笔记，帮助读者更好地理解内容。代码涵盖了DBN、NN、CNN等经典的深度学习工具（Matlab版本）。

这是一份基于Matlab的掌纹识别代码，用于实现掌纹分割和ROI提取。论文引用包括A. Genovese等人在IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2019年发表的《PalmNet: Gabor-PCA卷积网络用于非接触式掌纹识别》以及2019年IEEE国际计算智能大会上发表的《Touchless palmprint and finger texture recognition: A Deep Learning fusion approach》。详细文献链接请参考DOI: 10.1109/TIFS.2019.2911165。

2019年，PowerNet [MatconvNet]即将推出，介绍了在蜂窝大规模MIMO中的功率控制解决方案。Luca Sanguinetti等人在2018年的Asilomar会议上提出了基于Tensorflow和Keras的深度学习功率分配方法。此外，温朝凯等人在2018年的IEEE无线通信快报中探讨了深度学习在大规模MIMO CSI反馈中的应用。另外，AAAI人工智能大会上姚硕超等人介绍了DeepIoT的压缩深层神经网络结构。最后，还有硕士论文讨论了AutoMIMO的TensorFlow应用。

这篇文章汇总了最新的深度学习和深度强化学习论文，特别关注基于MATLAB的表情识别代码。文中按时间排序列出了一系列重要论文，包括AlexNet、RCNN、CGAN等，每篇论文都附有详细的注释和评述。读者可以快速了解这些论文的重要性和受欢迎程度。

你可以在数据挖掘课程中找到不同算法的Python实现。教程语言为R。包含了从头开始使用网络爬虫实现的100多行基于NLP的IMBD搜索引擎，还包括线性回归、支持向量机、神经网络和时间序列分析。

这是我们IJCAI 2016论文“通过具有多个深度网络的分层学习进行跨媒体共享表示”的源代码介绍。如果使用我们的代码，请引用以下论文：彭宇新，黄鑫和齐金伟，“通过分层学习与多个深度网络进行跨媒体共享表示”，第25届国际人工智能联合会议（IJCAI），第3846-3853页，纽约，美国，2016年7月9日至15日。用法：1. 按照deepnet-master/INSTALL.txt中的说明设置环境。2. 将matlab格式的数据放入deepnet-master/deepnet/examples/CMDN/feature目录，然后运行mat2npy.py转换为numpy格式。详细的数据格式请参见mat2npy.py。3. 根据数据规模修改以下文件中的参数：“大小”和“尺寸”：-sae_img/data/wikipedia.pbtxt，-sae_txt/data/wikipedia.pbtxt，-multimodal_dbn/data/wi。

Matlab光照模型代码使用深度学习技术进行基于3D点云的细分检索。该算法采用深度网络，解决大规模位置识别问题，基准数据集可供下载。所有子图以二进制文件形式存储，并经过CSV文件定义正负点云进行预处理。训练和测试分别使用完整和部分运行数据，确保算法的有效性。

这个存储库包含了我为单语RTE翻译项目编写的所有Matlab代码。我在这里重新创建了ECNU系统，用于英语文本蕴含识别，并为荷兰语创建了另一个版本以进行系统比较。请注意，这些代码并未公开发布，可能存在缺陷，缺少适当的注释。如果您有任何疑问，可以随时通过[]联系我。

这篇论文介绍了一种新的深度度量学习方法，称为排行榜损失，改进在SOP数据集上的算法收敛性。作者团队从技术角度出发，探索了如何通过排行榜损失来提升深度度量学习的性能。他们计划将其工作扩展到TPAMI提交，并期待未来的更新。如有学术使用意向，请通过电子邮件联系获取最新代码。引用：InProceedings{Wang_2019_CVPR, author = {Wang, Xinshao and Hua, Yang and Kodirov, Elyor and Hu, Guosheng and Garnier, Romain and Robertson, Neil M.}, title = {Ranked List Loss for Deep Metric Learning}, booktitle = {The IEEE Conference on Computer Vision an