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深度置信网络DBN算法实现 matlab下载
weixin_39821051
2020-06-22 04:00:37
深度置信网络DBN的matlab算法实现,可直接运行,程序运行采样的数据库为MNIST手写数字数据库。
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//download.csdn.net/download/qq_37298401/10563769?utm_source=bbsseo
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深度置信网络DBN算法实现 matlab下载
深度置信网络DBN的matlab算法实现,可直接运行,程序运行采样的数据库为MNIST手写数字数据库。 相关下载链接://download.csdn.net/download/qq_37298401/10563769?utm_source=bbsseo
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基于
深度
置信
网络
(
DBN
)时间序列预测,
深度
置信
网络
DBN
时间序列预测,
matlab
代码
基于
深度
置信
网络
(
DBN
)时间序列预测,
深度
置信
网络
DBN
时间序列预测,
matlab
代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
深度
置信
网络
(
DBN
,Deep Belief Network)是一种基于多层受限玻尔兹曼机(RBM,Restricted Boltzmann Machine)的深层神经
网络
结构。在机器学习领域,
DBN
常用于特征学习和预训练,能有效地捕获数据中的复杂结构。本资源提供了
DBN
的源代码,对于理解
DBN
的工作原理以及在
MATLAB
环境中
实现
DBN
具有重要意义。 1.运行main文件,其余为子函数 2.可以做回归预测,分类预测,时间序列预测 3.可以做信号分解,
算法
优化,区间预测 4.可以做组合模型预测 5.可以做聚类
基于
深度
置信
网络
(
DBN
)的时间序列预测
算法
的
Matlab
代码
实现
与应用研究,基于
深度
置信
网络
(
DBN
)
算法
的时间序列预测技术研究与实践:
MATLAB
代码解析与
实现
,基于
深度
置信
网络
(
DBN
)的时间序
基于
深度
置信
网络
(
DBN
)的时间序列预测
算法
的
Matlab
代码
实现
与应用研究,基于
深度
置信
网络
(
DBN
)
算法
的时间序列预测技术研究与实践:
MATLAB
代码解析与
实现
,基于
深度
置信
网络
(
DBN
)的时间序列预测
matlab
代码 ,基于
深度
置信
网络
(
DBN
)的时间序列预测;
MATLAB
代码,基于
DBN
的
Matlab
时间序列预测
算法
深度
置信
网络
(
DBN
)
算法
案例-
matlab
详细的
深度
置信
神经
网络
的
matlab
代码。
深度
信念
网络
,
DBN
,Deep Belief Nets,神经
网络
的一种。既可以用于非监督学习,类似于一个自编码机;也可以用于监督学习,作为分类器来使用。 从非监督学习来讲,其目的是尽可能地保留原始特征的特点,同时降低特征的维度。从监督学习来讲,其目的在于使得分类错误率尽可能地小。而不论是监督学习还是非监督学习,
DBN
的本质都是Feature Learning的过程,即如何得到更好的特征表达。
基于麻雀搜索
算法
优化
深度
置信
网络
的分类预测模型研究:参数优化与过拟合抑制的
Matlab
代码
实现
,基于SSA-
DBN
算法
优化
深度
置信
网络
:参数调整与过拟合抑制的
MATLAB
代码
实现
,基于麻雀搜索
算法
优化
基于麻雀搜索
算法
优化
深度
置信
网络
的分类预测模型研究:参数优化与过拟合抑制的
Matlab
代码
实现
,基于SSA-
DBN
算法
优化
深度
置信
网络
:参数调整与过拟合抑制的
MATLAB
代码
实现
,基于麻雀搜索
算法
优化
深度
置信
网络
(SSA-
DBN
)的数据分类预测 优化参数为隐藏层节点、迭代次数和学习率 利用交叉验证抑制过拟合问题
matlab
代码, ,SSA-
DBN
; 数据分类预测; 隐藏层节点; 迭代次数; 学习率; 交叉验证; 过拟合;
MATLAB
代码,基于SSA-
DBN
优化的数据分类预测方法:参数优化与过拟合抑制
基于
深度
置信
网络
与优化
算法
的LSSVM数据分类预测:
Matlab
2018B版本交叉验证
实现
,
深度
置信
网络
结合优化
算法
的LSSVM数据分类预测模型-基于交叉验证的
Matlab
代码
实现
,基于
深度
置信
网
基于
深度
置信
网络
与优化
算法
的LSSVM数据分类预测:
Matlab
2018B版本交叉验证
实现
,
深度
置信
网络
结合优化
算法
的LSSVM数据分类预测模型——基于交叉验证的
Matlab
代码
实现
,基于
深度
置信
网络
结合优化
算法
优化最小二乘支持向量机(
DBN
-LSSVM)的数据分类预测
DBN
-LSSVM数据分类
matlab
代码,采用交叉验证抑制过拟合问题 注:要求
Matlab
2018B 及以上版本 ,核心关键词:
DBN
-LSSVM; 数据分类预测; 优化
算法
; 最小二乘支持向量机; 交叉验证; 过拟合抑制;
Matlab
2018B。,基于
DBN
-LSSVM的交叉验证数据分类预测与过拟合抑制
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