深度学习模型-稀疏自编码matlab算法,内带数据集可直接运行。
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深度学习模型-稀疏自编码matlab算法,内带数据集可直接运行。
代码片段和文件信息
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
目录 0 2011-01-06 02:46 starter
目录 0 2011-01-04 05:38 starterminFunc
文件 3251 2011-01-04 05:39 starterminFuncArmijoBacktrack.m
文件 807 2011-01-04 05:39 starterminFuncautoGrad.m
文件 901 2011-01-04 05:39 starterminFuncautoHess.m
文件 317 2011-01-04 05:39 starterminFuncautoHv.m
文件 870 2011-01-04 05:39 starterminFuncautoTensor.m
文件 385 2011-01-04 05:39 starterminFunccallOutput.m
文件 1845 2011-01-04 05:39 starterminFuncconjGrad.m
文件 995 2011-01-04 05:39 starterminFuncdampedUpdate.m
文件 2421 2011-01-04 05:39 starterminFuncexample_minFunc.m
文件 1604 2011-01-04 05:39 starterminFuncexample_minFunc_LR.m
文件 107 2011-01-04 05:39 starterminFuncisLegal.m
文件 924 2011-01-04 05:39 starterminFunclbfgs.m
文件 2408 2011-01-04 05:39 starterminFunclbfgsC.c
文件 7707 2011-01-04 05:39 starterminFunclbfgsC.mexa64
文件 7733 2011-01-04 05:39 starterminFunclbfgsC.mexglx
文件 9500 2011-01-04 05:39 starterminFunclbfgsC.mexmac
文件 7168 2011-01-04 05:39 starterminFunclbfgsC.mexw32
文件 9728 2011-01-04 05:39 starterminFunclbfgsC.mexw64
文件 614 2011-01-04 05:39 starterminFunclbfgsUpdate.m
目录 0 2011-01-04 05:38 starterminFunclogistic
文件 417 2011-01-04 05:39 starterminFunclogisticLogisticDiagPrecond.m
文件 216 2011-01-04 05:39 starterminFunclogisticLogisticHv.m
文件 659 2011-01-04 05:39 starterminFunclogisticLogisticLoss.m
文件 1154 2011-01-04 05:39 starterminFunclogisticmexutil.c
文件 317 2011-01-04 05:39 starterminFunclogisticmexutil.h
文件 227 2011-01-04 05:39 starterminFunclogisticmylogsumexp.m
文件 3965 2011-01-04 05:39 starterminFunclogistic
epmatC.c
文件 7680 2011-01-04 05:39 starterminFunclogistic
epmatC.dll
文件 20682 2011-01-04 05:39 starterminFunclogistic
epmatC.mexglx
............此处省略26个文件信息
function [] = checkNumericalGradient()
% This code can be used to check your numerical gradient implementation
% in computeNumericalGradient.m
% It analytically evaluates the gradient of a very simple function called
% simpleQuadraticFunction (see below) and compares the result with your numerical
% solution. Your numerical gradient implementation is incorrect if
% your numerical solution deviates too much from the analytical solution.
% Evaluate the function and gradient at x = [4; 10]; (Here x is a 2d vector.)
x = [4; 10];
[value grad] = simpleQuadraticFunction(x);
% Use your code to numerically compute the gradient of simpleQuadraticFunction at x.
% (The notation “@simpleQuadraticFunction“ denotes a pointer to a function.)
numgrad = computeNumericalGradient(@simpleQuadraticFunction x);
% Visually examine the two gradient computations. The two columns
% you get should be very similar.
disp([numgrad grad]);
fprintf(‘The above two columns you get should be very similar.
(Left-Your Numerical Gradient Right-Analytical Gradient)
‘);
% Evaluate the norm of the difference between two solutions.
% If you have a correct implementation and assuming you used EPSILON = 0.0001
% in computeNumericalGradient.m then diff below should be 2.1452e-12
diff = norm(numgrad-grad)/norm(numgrad+grad);
disp(diff);
fprintf(‘Norm of the difference between numerical and analytical gradient (should be < 1e-9)
‘);
end
function [valuegrad] = simpleQuadraticFunction(x)
% this function accepts a 2D vector as input.
% Its outputs are:
% value: h(x1 x2) = x1^2 + 3*x1*x2
% grad: A 2x1 vector that gives the partial derivatives of h with respect to x1 and x2
% Note that when we pass @simpleQuadraticFunction(x) to computeNumericalGradients we‘re assuming
% that computeNumericalGradients will use only the first returned value of this function.
value = x(1)^2 + 3*x(1)*x(2);
grad = zeros(2 1);
grad(1) = 2*x(1) + 3*x(2);
grad(2) = 3*x(1);
end
属性 大小 日期 时间 名称
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目录 0 2011-01-06 02:46 starter
目录 0 2011-01-04 05:38 starterminFunc
文件 3251 2011-01-04 05:39 starterminFuncArmijoBacktrack.m
文件 807 2011-01-04 05:39 starterminFuncautoGrad.m
文件 901 2011-01-04 05:39 starterminFuncautoHess.m
文件 317 2011-01-04 05:39 starterminFuncautoHv.m
文件 870 2011-01-04 05:39 starterminFuncautoTensor.m
文件 385 2011-01-04 05:39 starterminFunccallOutput.m
文件 1845 2011-01-04 05:39 starterminFuncconjGrad.m
文件 995 2011-01-04 05:39 starterminFuncdampedUpdate.m
文件 2421 2011-01-04 05:39 starterminFuncexample_minFunc.m
文件 1604 2011-01-04 05:39 starterminFuncexample_minFunc_LR.m
文件 107 2011-01-04 05:39 starterminFuncisLegal.m
文件 924 2011-01-04 05:39 starterminFunclbfgs.m
文件 2408 2011-01-04 05:39 starterminFunclbfgsC.c
文件 7707 2011-01-04 05:39 starterminFunclbfgsC.mexa64
文件 7733 2011-01-04 05:39 starterminFunclbfgsC.mexglx
文件 9500 2011-01-04 05:39 starterminFunclbfgsC.mexmac
文件 7168 2011-01-04 05:39 starterminFunclbfgsC.mexw32
文件 9728 2011-01-04 05:39 starterminFunclbfgsC.mexw64
文件 614 2011-01-04 05:39 starterminFunclbfgsUpdate.m
目录 0 2011-01-04 05:38 starterminFunclogistic
文件 417 2011-01-04 05:39 starterminFunclogisticLogisticDiagPrecond.m
文件 216 2011-01-04 05:39 starterminFunclogisticLogisticHv.m
文件 659 2011-01-04 05:39 starterminFunclogisticLogisticLoss.m
文件 1154 2011-01-04 05:39 starterminFunclogisticmexutil.c
文件 317 2011-01-04 05:39 starterminFunclogisticmexutil.h
文件 227 2011-01-04 05:39 starterminFunclogisticmylogsumexp.m
文件 3965 2011-01-04 05:39 starterminFunclogistic
epmatC.c
文件 7680 2011-01-04 05:39 starterminFunclogistic
epmatC.dll
文件 20682 2011-01-04 05:39 starterminFunclogistic
epmatC.mexglx
............此处省略26个文件信息
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