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预先训练的AlexNet网络模型用于图像分类
它提供了深度信念网络（DBN）的深度学习工具。
本项目提供了用于实现卷积神经网络的matlab类。
基于反向传播学习的多层感知器（MLP）神经网络实现
用于“目标识别:计算机视觉的深度学习和机器学习”网络研讨会的演示
基于反向传播训练的多层感知器神经网络(MLP)回归问题
使用卷积神经网络（CNN）深入学习识别对象。
超越高斯去噪:深度CNN的残差学习用于图像去噪
导入在Darknet框架中训练的深度神经网络
用CNN分类两种相似的花，“蒲公英”和“柯尔特脚”
日本网络研讨会“用于传感器数据分析的神经网络”的演示文件
使用mnist和cifar样本深度网络训练
构建深度学习模型对正面或负面推文进行分类的示例。
详细介绍了RBM训练的对比发散。
自动分割2D视网膜血管使用N4场，CNN，和概率血管跟踪
“利用MATLAB进行计算机视觉深度学习”网络研讨会的示例文件-2016年7月5日（西班牙语）
眼底图像分析利用深度神经网络CNN检测糖尿病视网膜病变
用于模式分类的自动关联神经网络分类器
非常简单的图像分类应用使用Web Cam
这是另一个用于快速开发和灵活架构的神经网络工具箱
实现Numenta分层时间内存(HTM)的框架
此代码包括使用DCNN进行雨检测的训练参数
用MATLAB完成Kaggle癫痫预测竞赛的起始代码
学习人工智能的深度架构。
深度学习入门，拟合使用内核
重建和学习未标记数据表示的系统
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