文件名称:stanford-deep-learning-matlab-code
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Stanford 大学的深度学习源代码，可用于模式识别和预测，比较稳定。(Stanford University's deep learning source code can be used for pattern recognition and prediction, and is relatively stable.)
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下载文件列表
cnnConvolve.m
cnnExercise.m
sparseAutoencoderLinearCost.m
softmaxExercise.m
checkStackedAECost.m
softmaxCost.m
softmaxPredict.m
sparseAutoencoderCost.m
stlExercise.m
feedForwardAutoencoder.m
loadMNISTImages.m
pca_gen.m
pca_2d.m
trainMNIST.m
train.m
sparseAutoencoderCost - 副本.m
computeNumericalGradient.m
sampleIMAGES.m
linearDecoderExercise.m
displayColorNetwork.m
stackedAEExercise.m
softmaxTrain.m
stackedAEPredict.m
stackedAECost.m
params2stack.m
stack2params.m
display_network.m
sampleIMAGESRAW.m
loadMNISTLabels.m
checkNumericalGradient.m
initializeParameters.m
cnnPool.m
cnnExercise.m
sparseAutoencoderLinearCost.m
softmaxExercise.m
checkStackedAECost.m
softmaxCost.m
softmaxPredict.m
sparseAutoencoderCost.m
stlExercise.m
feedForwardAutoencoder.m
loadMNISTImages.m
pca_gen.m
pca_2d.m
trainMNIST.m
train.m
sparseAutoencoderCost - 副本.m
computeNumericalGradient.m
sampleIMAGES.m
linearDecoderExercise.m
displayColorNetwork.m
stackedAEExercise.m
softmaxTrain.m
stackedAEPredict.m
stackedAECost.m
params2stack.m
stack2params.m
display_network.m
sampleIMAGESRAW.m
loadMNISTLabels.m
checkNumericalGradient.m
initializeParameters.m
cnnPool.m
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