编者按：流行文件2018
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它提供了深度信仰网络（DBNS）的深度学习工具（DBNS）的堆叠限制的Boltzmann机器（RBMS）。它包括Bernoulli-Bernoulli RBM，Gaussian-Bernoulli rbm，对对比的分歧学习无监督的预训练，稀疏约束，监督训练的后投，以及辍学技术。
MNIST数据集的示例代码包含在MNIST文件夹中。请参阅mnist文件夹中的readme.txt。
Hinton等人，《通过防止特征检测器的共同自适应来改进神经网络》，2012年。
Lee等人，视觉区域V2的稀疏深层信念网络模型，NIPS 2008。
http://read.pudn.com/downloads103/sourcecode/math/421402/drogox/techniques/train_rbm.m_.htm.
修改了辍学的实施。
为神经网络训练增加了交叉熵目标函数的特征。
它包括以下纸张的实施。如果使用此工具箱，请引用以下纸张：
田中正树和大谷正树，受限玻尔兹曼机器的新推论，国际模式识别会议（ICPR2014），2014年8月。
提供相关的幻灯片和pdf。
http://like.silk.to/matlab/dnn.html.
引用为
田中正树（2021年）。深度神经网络(//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/42853-deep-neural-network)，MATLAB中央文件交换。恢复.
Matlab释放兼容性
使用R2012a创建
兼容任何释放
