MATLAB下载DeepLearnToolbox-master工具箱

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一、声明

二、工具箱文件目录说明

三、设置

四、实例

五、工具箱下载网址

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一、声明

此工具箱已过时，不再维护。

有比这个工具箱更好的深度学习工具，例如Theano，torch或tensorflow。

我建议您使用上面提到的工具之一，而不是使用此工具箱。

最好，拉斯穆斯。
DeepLearnToolbox
用于深度学习的 Matlab 工具箱。

二、工具箱文件目录说明

工具箱中包含的目录
NN/- 前馈反向传播神经网络库

CNN/- 卷积神经网络库

DBN/- 深度信念网络的库

SAE/- 堆叠式自动编码器库

CAE/- 卷积自动编码器库

util/- 库使用的实用程序函数

data/- 示例使用的数据

tests/- 单元测试以验证工具箱是否正常工作

三、设置（添加你的工具箱）
法一：在matlab命令行窗口输入

addpath（genpath（'此处填写你下载的工具箱的路径'））;

法二：

（1）打开MATLAB

（2）点击‘设置路径’如图

（3）选择你下载工具箱（解压后）存放的路径

四、实例下载

示例：深度信念网络
function test_example_DBN
load mnist_uint8;

train_x = double(train_x) / 255;
test_x  = double(test_x)  / 255;
train_y = double(train_y);
test_y  = double(test_y);

%%  ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weights
rand('state',0)
dbn.sizes = [100];
opts.numepochs =   1;
opts.batchsize = 100;
opts.momentum  =   0;
opts.alpha     =   1;
dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);
dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);
figure; visualize(dbn.rbm{1}.W');   %  Visualize the RBM weights

%%  ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NN
rand('state',0)
%train dbn
dbn.sizes = [100 100];
opts.numepochs =   1;
opts.batchsize = 100;
opts.momentum  =   0;
opts.alpha     =   1;
dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);
dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);

%unfold dbn to nn
nn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);
nn.activation_function = 'sigm';

%train nn
opts.numepochs =  1;
opts.batchsize = 100;
nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);
[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);

assert(er < 0.10, 'Too big error');

五、工具箱下载网址

路径一：​​​​​​DeepLearnToolbox-master: 深度学习工具箱 (gitee.com)

路径二：链接：https://pan.baidu.com/s/12gXDhuItivL2-MtuZpVJFA 
提取码：9881