MATLAB深度学习

此工具包包含广泛的深度学习算法和网络，包括：- 神经网络 (NN)- 卷积神经网络 (CNN)- 堆叠自编码器 (SAE)- 时空学习网络 (STL)

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深度学习模型编程matlab

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。

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。

深度强化学习matlab程序源码属稀缺资源，详细阐述了Q学习的编程实现过程。

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

这个Matlab项目利用深度学习方法创建一种面部识别系统，通过训练一组图像来识别用户的面部。该系统首先收集不同人的图像，并将其存储到数据库中，每个人至少有7个独特的图像。使用了HOG功能和ECOC分类器等技术进行特征提取和分类，Viola Jones算法用于人脸检测和定位。最终，系统能够准确识别和验证输入图像中的人脸。

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。