使用octave运行DeepLearnToolbox-优快云博客

本文介绍了如何在Ubuntu12.04环境下使用Octave3.8.2安装并运行DeepLearnToolbox深度学习工具箱。该工具箱包含了多种深度学习模型，如DeepBeliefNets、StackedAutoencoders等。通过实际操作步骤，演示了如何安装工具箱及运行测试程序，并展示了测试结果。

环境： Ubuntu 12.04, octave 3.8.2

DeepLearnToolbox是matlab/octave的深度学习工具箱，包括Deep Belief Nets, Stacked Autoencoders, Convolutional Neural Nets, Convolutional Autoencoders and vanilla Neural Nets。

下面运行下里面的测试程序：

1. 下载DeepLearnToolbox
git clone https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox.git

2. 启动Octave

3. 安装DeepLearnToolbox
octave:1> addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));

4. 将目录./DeepLearnToolbox/tests/test_example_SAE.m的内容复制到octave的命令行内，最后一行增加"end;"

5. 运行刚才定义的函数
octave:8> test_example_SAE;

6. 运行结果出现绘制的图片和执行结果
octave:11> test_example_SAE
warning: load: file found in load path
Training AE 1/1
epoch 1/1. Took 21.469 seconds. Mini-batch mean squared error on training set is 10.61; Full-batch train err = 11.049844
epoch 1/1. Took 8.4329 seconds. Mini-batch mean squared error on training set is 0.2197; Full-batch train err = 0.094171

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