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搜索资源 - deep belief network
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深度学习如深度置信网重构误差及迭代时间实验，里面含有数据库-Depth of learning such as deep belief network reconstruction error and iteration time experiment, which contains the
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深度信念网络（DBN）的相关程序，是新手入门相当好的参照-Deep belief network (DBN) of the relevant procedures, is a very good reference for beginners
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里面有DBN的源码，可以根据需要修改相应的参数-Deep Belief Network
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深度信念网络工具箱，用C语言写的,包括了受限玻尔兹曼机的工具箱-deep belief network toolbox, write by C programming language
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深度信念网络工具箱，用Ｃ＋＋写的，包含了受限波尔兹曼机的程序-deep belief network toolbox, including Restricted Boltzmann Machines, c++ edition
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深度信念网络工具箱，用python写的，包含了受限波尔兹曼机的程序-deep belief network toolbox, including Restricted Boltzmann Machines, python edition
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深度信念网络工具箱，用JAVA写的，包含了受限波尔兹曼机的程序-deep belief network toolbox, including Restricted Boltzmann Machines, java edition
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深度信念网络 (Deep Belief Network, DBN) 由 Geoffrey Hinton 在 2006 年提出。它是一种生成模型，通过训练其神经元间的权重，我们可以让整个神经网络按照最大概率来生成训练数据。我们不仅可以使用 DBN 识别特征、分类数据，还可以用它来生成数据。下面的图片展示的是用 DBN 识别手写数字： -Depth belief networks (Deep Belief Network, DBN) proposed by the Geoffrey Hinton i
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DeepLearnToolbox是Matlab的深度学习工具箱，包含了深度信度网络DBN，卷积网络CNN，SAE（stacked auto-encoders）,CAE(Convolutional auto-encoders)和NN深度学习算法的实现。-DeepLearnToolbox is a MATLAB toolbox about depth learning, contains realizations of deep belief network DBN, convolutional n
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训练一个深度网络，并应用于MNIST库上进行字体识别-Training a deep autoencoder or a classifier
on MNIST digits
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一个 深度置信网DBNs的源码，这是一个用于深度置信网的源码 可以进行训练，正常运行！
- deep belief network
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Deep Belief Network for GPU
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深度学习中的深度信念网络，用于数据的分类和预测-Deep belief network in deep learning, used for the classification and prediction of data
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matlab's deep belief network toolbox
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卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络、深度信念网络、深度堆叠网络、LSTM长短时记忆(Convolution neural network, circulating neural network, recursive neural network, deep belief network, deep stack network, LSTM length memory)
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深度信念网络，非常好的代码，有具体的事例(Deep belief network, very good code, there are specific examples)
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用于实现卷积深度置信网络，实现利用的是MATLAB代码(A deep belief network for convolution)
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包含神经网络、卷积神经网络、深度信念网络等深度学习程序，该程序可以用于语音识别、分类等处。(Deep learning programs including neural network, convolutional neural network and deep belief network can be used for speech recognition, classification and so on.)
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有限玻尔兹曼机、深度置信网的Matlab实现，用mnist数据进行验证，对理解深度学习原理有帮助。(A Finite Boltzmann machine and deep belief network are implemented in MATLAB and verified with MNIST data. It is helpful to understand the principle of deep learning.)
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利用深度置信网络进行回归建模(Regression Modeling Using Deep Belief Network)
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