MATLAB深度学习

此工具包包含广泛的深度学习算法和网络，包括：- 神经网络 (NN)- 卷积神经网络 (CNN)- 堆叠自编码器 (SAE)- 时空学习网络 (STL)

MIT 的深度学习课程配套资源，讲义+代码+幻灯片，打包成了一个挺全的Matlab data and code.zip。你要是刚上手深度学习、又偏爱用 Matlab，那这包资源还蛮适合你。讲义讲得清楚，代码也不绕，能直接上手跑，节省不少试错时间。

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深度学习模型编程matlab

2019年，PowerNet [MatconvNet]即将推出，介绍了在蜂窝大规模MIMO中的功率控制解决方案。Luca Sanguinetti等人在2018年的Asilomar会议上提出了基于Tensorflow和Keras的深度学习功率分配方法。此外，温朝凯等人在2018年的IEEE无线通信快报中探讨了深度学习在大规模MIMO CSI反馈中的应用。另外，AAAI人工智能大会上姚硕超等人介绍了DeepIoT的压缩深层神经网络结构。最后，还有硕士论文讨论了AutoMIMO的TensorFlow应用。

深度强化学习matlab程序源码属稀缺资源，详细阐述了Q学习的编程实现过程。

GitHub上开源的深度学习项目，可用于图像处理、数据分析等领域。

嗯，这个《3--深度学习--机器学习基础》的资料对于想要深入学习机器学习和深度学习的朋友来说，真的是挺有的。它包含了一些基础的内容，适合那些想打好基础的同学。你可以通过这些资料理解一些核心概念，慢慢入门。除了这本主资料，还有一系列相关文章，像是**机器学习的数学基础**的资料，或者**机器学习经典**的一些实战案例，都不错。如果你想进一步了解 Python 在机器学习中的应用，也有专门的资料进行对比。嗯，总体来说，内容蛮丰富的，基本可以覆盖到大部分机器学习入门和进阶需要的知识点。

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本资源包含深度学习领域的经典论文与对应的Matlab代码。这些论文包括：1. Hinton的《深度信念网络的快速学习算法》；2. Bengio的《学习AI的深层架构》；3. Hinton的《训练受限玻尔兹曼机的实用指南》等。附带我个人的笔记，帮助读者更好地理解内容。代码涵盖了DBN、NN、CNN等经典的深度学习工具（Matlab版本）。