深度学习库

DeepLearnToolbox 里面封装了 神级网络训练的基础函数，包括前向反馈函数nnff.m，反向传播函数 nnbp.m等等， 除此之外还有nntest.m等用于测试的函数。 除了基础函数，该工具包还实现了CNN, DBN, SDAE等深度学习机制，运用的数据集是mnist_uint8。该代码非常有益于让人更好的理解深度学习，作为工具包的时候，这个代码可以当做一个黑盒子，而作为扩展研究的基础，该工具包也可以作为一个用于改进的基础版本。

CAE
caeapplygrads.m
caebbp.m
caebp.m
caedown.m
caeexamples.m
caenumgradcheck.m
caesdlm.m
caetrain.m
caeup.m
max3d.m
scaesetup.m
scaetrain.m
CNN
cnnapplygrads.m
cnnbp.m
cnnff.m
cnnnumgradcheck.m
cnnsetup.m
cnntest.m
cnntrain.m
data
mnist_uint8.mat
DBN
dbnsetup.m
dbntrain.m
dbnunfoldtonn.m
rbmdown.m
rbmtrain.m
rbmup.m
NN
nnapplygrads.m
nnbp.m
nnchecknumgrad.m
nneval.m
nnff.m
nnpredict.m
nnsetup.m
nntest.m
nntrain.m
nnupdatefigures.m
SAE
saesetup.m
saetrain.m
tests
runalltests.m
test_cnn_gradients_are_numerically_correct.m
test_example_CNN.m
test_example_DBN.m
test_example_NN.m
test_example_SAE.m
test_nn_gradients_are_numerically_correct.m
util
allcomb.m
expand.m
flicker.m
flipall.m
fliplrf.m
flipudf.m
im2patches.m
isOctave.m
makeLMfilters.m
myOctaveVersion.m
normalize.m
patches2im.m
randcorr.m
randp.m
rnd.m
sigm.m
sigmrnd.m
softmax.m
tanh_opt.m
visualize.m
whiten.m
zscore.m