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用于图像分类的预折叠亚历纳网网络模型
它提供深度信念网络(dbn)的深度学习工具。
基于反向传播学习的多层感知器(MLP)神经网络实现
该项目为Matlab类提供了实现卷积神经网络。
用于“对象识别：计算机愿景的深度学习和机器学习”网络研讨会
通过BackPropagation（Backprop）训练的回归问题的多层erceptron（MLP）神经网络（NN）
深度学习使用卷积神经网络(CNN)识别对象。
超越高斯丹机：用于图像去噪的深层CNN的剩余学习
导入深度神经网络培训的Darknet框架
使用CNN分类两个类似的花朵，“蒲公英”和“柯尔特的脚”
日本网络研讨会“传感器数据分析的神经网络”演示文件
使用Mnist和CiFar的样本深网络培训
详细介绍了培训RBM的对比分歧。
建立一个深度学习模型来分类积极或消极的推文的例子。
使用N4字段，CNN和概率血管跟踪自动分段2D视网膜血管
眼底图像分析使用深神经网络CNN的糖尿病视网膜病变检测
用于模式分类的自动关联神经网络分类器
2016年7月5日(西班牙语)
使用Web Cam非常简单的图像分类应用程序
另一个神经网络工具箱，用于快速开发和灵活的架构
实现Numenta分层时间内存（HTM）的框架
此代码包括使用DCNN进行雨量检测的培训参数
与Matlab完成发动机癫痫发作预测竞争的入门码
学习AI的深层架构。
深入学习介绍，适合使用内核
一种用于重建和学习未标记数据表示的系统
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