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它提供了堆叠受限玻尔兹曼机器(RBMs)的深度置信网络(dbn)的深度学习工具。它包括伯努利-伯努利RBM、高斯-伯努利RBM、无监督预训练的对比发散学习、稀疏约束、有监督训练的反投影和dropout技术。
样本代码与数据集被包括在MNIST文件夹中的MNIST。请参阅readme.txt文件的文件夹MNIST。
Hinton等人，提高通过防止特征检测器的互相适应，2012神经网络。
Lee等人，用于可视面积V2稀疏的坚定信念网络模型，NIPS 2008年。
http://read.pudn.com/downloads103/sourcecode/math/421402/drtoolbox/techniques/train_rbm.m__.htm
修改了dropout的实现。
增加了交叉熵目标函数的特征为神经网络训练。
它包括以下论文的实现。如果你使用这个工具箱，请引用以下论文:
田中正之和雅俊Okutomi，受限玻尔兹曼机的一种新的推论，国际会议模式识别（ICPR2014），2014年8月。
相关SlideShare上和pdf可用。
http://like.silk.to/matlab/dnn.html
引用
田中正之（2021）。深神经网络（//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/42853-deep-neural-network），MATLAB中央文件交换。检索到。
MATLAB版本兼容性
创建了R2012a
与任何版本兼容
