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稀疏自动编码器

版本1.5.0

通过 伯格霍特塔里克

这些代码返回一个完全转换的稀疏自动编码器

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受限玻尔兹曼机

版本3.1.0

通过 伯格霍特塔里克

详细介绍了RBM训练的对比差异。

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Autoencoders(普通类型)

版本1.6

通过 伯格霍特塔里克

该函数返回一个经过充分训练的基于自动编码器的ELM

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反向传播训练一个MLP

版本1.7.0

通过 伯格霍特塔里克

此代码返回一个完全训练的MLP，用于使用梯度的反向传播进行回归。我把这个作品献给我的儿子:“Lokmane”。

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用于分类和回归的极限学习机

版本2.1.0的

通过 伯格霍特塔里克

基于ELM训练的用于回归或分类的单隐层前馈网络。

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去噪自动编码器

版本1.8.0

通过 伯格霍特塔里克

在这段代码中，给出了一个完整版本的去噪自动编码器。

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飞机发动机剩余使用寿命预测

1.3.0版本版本

通过 伯格霍特塔里克

基于改进在线序贯极值学习机的飞机发动机剩余寿命预测

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RUL预测（C-MAPSS数据集）

版本1.2.0

通过 伯格霍特塔里克

变长加权极限学习机的动态自适应

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基于ELM的卷积神经网络

版本1.1.0

通过 伯格霍特塔里克

一个完整的局部接受域卷积神经网络在这个工具箱中被提出。

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一种新的受限Boltzmann机器训练方案

版本1.0.0

通过 伯格霍特塔里克

训练RBM的简单技巧

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PSO用于训练常规自动编码器。

版本1.0.0

通过 伯格霍特塔里克

我们使用粒子群优化（PSO）来训练自动编码器。

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发现我们的第一个极端学习机器GUI工具箱

版本1.7.0

通过 伯格霍特塔里克

此工具箱中介绍了ELM最复杂和最著名的变体

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正则化变长极限学习机

版本1.0.0

通过 伯格霍特塔里克

ELM的一个新变体，用于解决增量学习和L2范数正则化问题。

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前馈神经网络训练的去噪方案

版本1.0.0

通过 伯格霍特塔里克

去除噪声数据以提高预测精度

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我们能从神经网络的隐藏层进行预测吗？

版本1.0.0

通过 伯格霍特塔里克

开发了一种新的原始自动编码器，允许在隐藏层内隐藏标签，以便以后进行预测

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稀疏神经网络的训练

版本1.2.0

通过 伯格霍特塔里克

基于L1范数优化的单隐层前馈网络分类与回归训练。

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用于回归的多尺度集成极限学习机

版本1.0.0

通过 伯格霍特塔里克

一个非常非常简单的技巧来增强多层神经网络学习的回归

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收缩autoencoders

版本1.2.0

通过 伯格霍特塔里克

在这些代码中，创建了一组函数，以充分训练压缩自动编码器。

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基于多层感知器的极限学习机

版本1.1.0

通过 伯格霍特塔里克

用前馈型（MLFN）多层隐层训练神经网络进行回归或分类。

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Rosenblatt感知器的基本学习规则

版本1.1.0

通过 伯格霍特塔里克

在这些代码中，我们详细介绍了Rosenblatt感知器的基本学习规则。

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极快极限学习机5行

版本1.2.0.0

通过 伯格霍特塔里克

这段代码中介绍了极限学习机的非常快速的版本。

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基于FFT的低通滤波器

1.3.0版本版本

通过 伯格霍特塔里克

该滤波器根据用户期望的阶数和截止频率降低信号的高频

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带子网的极限学习机（分类或预测）

版本1.2.0

通过 伯格霍特塔里克

单隐藏层前馈网络利用隐藏节点中的子网络进行训练

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