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它提供了堆叠限制Boltzmann机器（RBM）的深度信念网络（DBN）的深度学习工具，包括Bernoulli-Bernoulli RBM、Gaussian-Bernoulli RBM、用于无监督预训练的对比发散学习、稀疏约束、用于监督训练的反投影和退出技术。
Mnist DataSet的示例代码包含在Mnist文件夹中。请在Mnist文件夹中查看Readme.txt。
Hinton等，通过防止特征探测器的共同适应来改善神经网络。
Lee等人，稀疏的深度信仰净模型为Visual Area V2，NIPS 2008。
http://read.pudn.com/downloads103/sourcecode/math/421402/drtoolbox/techniques/train_rbm.m__.htm
修改了辍学的实现。
添加了神经网络训练的跨熵对象功能的特征。
它包括以下文件的实现。如果您使用此工具箱，请引用以下文件：
Masayuki Tanaka和Masatoshi Okutomi，这是一个限制的Boltzmann机器的新推断，国际模式识别国际会议（ICPR2014），2014年8月。
提供相关的幻灯片和PDF。
http://like.silk.to/matlab/dnn.html
引用
Masayuki Tanaka（2021）。深神经网络（//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/42853-deeporural-network），Matlab中央文件交换。检索到。
MATLAB版本兼容性
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