提供了伪增强深度信任网络(Pseudo_Boosted_Deep_Belief_Network)论文中的源代码,发布于ICANN 2016,由段铁航与Sargur N. Srihari等人撰写。源代码使用MATLAB编写,所有内容从零开始实现,并且已在MATLAB 2015a版本上进行了测试。
要运行该模型,用户需要完成以下步骤:
1) 下载MNIST数据集(包括四个文件:t10k-images.idx3-ubyte, t10k-labels.idx1-ubyte, train-images.idx3-ubyte, train-labels.idx1-ubyte),可从Yann LeCun的网站(http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)获取。
2) 运行main.m文件。该模型的数据处理功能,包括loadMNISTImages.m、loadMNISTLabels.m和converter.m,参考了Ruslan Salakhutdinov与Geoff Hinton的DBN包。
该项目完成于两年前,未得到积极维护,但提供了一个有效的框架用于深度信任网络的实现。