深度学习代码

汇总了深度学习领域中使用Theano、Keras、Torch7和TensorFlow实现人脸匹配的代码。欢迎对深度学习感兴趣的研究人员和开发者参考。

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。

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。

本仓库包含吴恩达机器学习与深度学习课程的学习笔记和代码实现。课程笔记涵盖机器学习和深度学习的核心概念，代码部分则使用MATLAB实现了课程中涉及的基础算法。 关于课程编程作业： 强烈建议注册 Coursera 上对应的课程以完成编程作业。课程作业能够帮助你更好地理解和应用所学知识。 关于代码实现： 本仓库中的代码主要使用 MATLAB 编写，帮助学习者理解算法的底层实现。

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）。

matlab中洋红色代码深度学习及tensorflow学习笔记一个简单的alexnet主页[]代码[]模型参数bvlc_alexnet.npy[] better representation Deep Image Retrieval: Learning global representations for image search [] Learning from Small Sample Sets by Combining Unsupervised Meta-Training with CNNs [] RNN & lstm网络手写数字识别[lstm_mnist_28x10.py] Caltech101分类-灰度[lstm_caltech_227x101L.py]图片生成-- DRAW: A Recurrent Neural Network For Image Generation by Gregor et al. (Review by Tim Cooijmans)[]序列生成-- Generating Sequences with Recurre

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。

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GitHub上开源的深度学习项目，可用于图像处理、数据分析等领域。

这是CDL的官方代码。要了解模型的详细信息，请参阅。它包括matlab和C ++组件。要运行代码，请确保您在cdl-release / example中有mult_nor.mat文件（可从下载）。您需要安装支持GPU的matlab和GSL库。安装GSL后，请将动态库路径（包含libgsl.so.0.10.0文件的目录）添加到.bashrc中的LD_LIBRARY_PATH中。或者，您可以直接在cdl.m中更改代码，将LD_LIBRARY_PATH导出到与您的系统相对应的位置。为了避免在mex中处理内存和变量的问题，我们建议直接编译C ++程序来更新U和V，然后从matlab调用该程序。如果一切顺利，祝贺您！否则，您可能需要重新编译“ ctr-part”文件夹中的C ++组件。在进行此操作之前，请确保您已经完成必要的预先步骤。