1、charCodeAt方法返回一个整数,代表指定位置字符的Unicode编码。
strObj.charCodeAt(index)
说明:
index将被处理字符的从零开始计数的编号。有效值为0到字符串长度减1的数字。
如果指定位置没有字符,将返回NaN。
例如:
var str = "ABC";
str.charCodeAt(0);
结果:65
2、fromCharCode方法从一些Unicode字符串中返回一个字符串。
String.fromCharCode([code1[,code2...]])
说明:
code1,code2...是要转换为字符串的Unicode字符串序列。如果没有参数,结果为空字符串。
例如:
String.fromCharCode(65,66,112);
结果:ABp
3、charAt方法返回指定索引位置处的字符。如果超出有效范围的索引值返回空字符串。
strObj.charAt(index)
说明:
index想得到的字符的基于零的索引。有效值是0与字符串长度减一之间的值。
例如:
var str = "ABC";
str.charAt(1);
结果:B
4、slice方法返回字符串的片段。
strObj.slice(start[,end])
说明:
start下标从0开始的strObj指定部分其实索引。如果start为负,将它作为length+start处理,此处length为字符串的长度。
end小标从0开始的strObj指定部分结束索引。如果end为负,将它作为length+end处理,此处length为字符串的长度。
例如:
012345
var str = "ABCDEF";
str.slice(2,4);
结果:CD
5、substring方法返回位于String对象中指定位置的子字符串。
strObj.substring(start,end)
说明:
start指明子字符串的起始位置,该索引从0开始起算。
end指明子字符串的结束位置,该索引从0开始起算。
substring方法使用start和end两者中的较小值作为子字符串的起始点。如果start或end为NaN或者为负数,那么将其替换为0。
例如:
012345
var str = "ABCDEF";
str.substring(2,4); // 或 str.substring(4,2);
结果:CD
6、substr方法返回一个从指定位置开始的指定长度的子字符串。
strObj.substr(start[,length])
说明:
start所需的子字符串的起始位置。字符串中的第一个字符的索引为0。
length在返回的子字符串中应包括的字符个数。
例如:
012345
var str = "ABCDEF";
str.substr(2,4);
结果:CDEF
7、indexOf方法放回String对象内第一次出现子字符串位置。如果没有找到子字符串,则返回-1。
strObj.indexOf(substr[,startIndex])
说明:
substr要在String对象中查找的子字符串。
startIndex该整数值指出在String对象内开始查找的索引。如果省略,则从字符串的开始处查找。
例如:
01234567
var str = "ABCDECDF";
str.indexOf("CD",1); // 由1位置从左向右查找 123...
结果:2
8、lastIndexOf方法返回String对象中字符串最后出现的位置。如果没有匹配到子字符串,则返回-1。
strObj.lastIndexOf(substr[,startindex])
说明:
substr要在String对象内查找的子字符串。
startindex该整数值指出在String对象内进行查找的开始索引位置。如果省略,则查找从字符串的末尾开始。
例如:
01234567
var str = "ABCDECDF";
str.lastIndexOf("CD",6); // 由6位置从右向左查找 ...456
结果:5
9、search方法返回与正则表达式查找内容匹配的第一个字符串的位置。
strObj.search(reExp)
说明:
reExp包含正则表达式模式和可用标志的正则表达式对象。
例如:
var str = "ABCDECDF";
str.search("CD"); // 或 str.search(/CD/i);
结果:2
10、concat方法返回字符串值,该值包含了两个或多个提供的字符串的连接。
str.concat([string1[,string2...]])
说明:
string1,string2要和所有其他指定的字符串进行连接的String对象或文字。
例如:
var str = "ABCDEF";
str.concat("ABCDEF","ABC");
结果:ABCDEFABCDEFABC
11、将一个字符串分割为子字符串,然后将结果作为字符串数组返回。
strObj.split([separator[,limit]])
说明:
separator字符串或 正则表达式 对象,它标识了分隔字符串时使用的是一个还是多个字符。如果忽略该选项,返回包含整个字符串的单一元素数组。
limit该值用来限制返回数组中的元素个数。
例如:
var str = "AA BB CC DD EE FF";
alert(str.split(" ",3));
结果:
AA,BB,CC
12、toLowerCase方法返回一个字符串,该字符串中的字母被转换成小写。
例如:
var str = "ABCabc";
str.toLowerCase();
结果:abcabc
13、toUpperCase方法返回一个字符串,该字符串中的所有字母都被转换为大写字母。
例如:
var str = "ABCabc";
str.toUpperCase();
结果:ABCABC
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload 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 weightsrand('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 NNrand('state',0)%train dbndbn.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 nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.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');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload 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 SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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