Chinese-UFLDL-Tutorial 项目使用文档

Chinese-UFLDL-Tutorial 项目使用文档

Chinese-UFLDL-Tutorial 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/Chinese-UFLDL-Tutorial

1. 项目目录结构及介绍

Chinese-UFLDL-Tutorial/
├── LICENSE
├── README.md
├── 新版教程英文原文勘误表.md
├── 无监督学习（Unsupervised Learning）/
│   ├── 自动编码器（Autoencoders）.md
│   ├── 线性解码器（Linear Decoders）.md
│   ├── 主成分分析白化（PCA Whitening）.md
│   ├── 稀疏编码（Sparse Coding）.md
│   ├── 独立成分分析（ICA）.md
│   └── 练习：独立成分分析（Exercise:Independent Component Analysis）.md
├── 监督卷积网络（Supervised Convolutional Neural Network）/
│   ├── 使用卷积进行特征提取（Feature Extraction Using Convolution）.md
│   ├── 池化（Pooling）.md
│   └── 练习：卷积和池化（Exercise: Convolution and Pooling）.md
├── 监督神经网络（Supervised Neural Networks）/
│   ├── 多层神经网络（Multi-Layer Neural Networks）.md
│   ├── 神经网络向量化（Neural Network Vectorization）.md
│   └── 练习：监督神经网络（Exercise: Supervised Neural Network）.md
├── 自我学习（Self-Taught Learning）/
│   ├── 自我学习（Self-Taught Learning）.md
│   └── 练习：自我学习（Exercise: Self-Taught Learning）.md
└── 预备知识（Miscellaneous）/
    ├── MATLAB 文件指引（MATLAB Modules）.md
    ├── 代码风格（Style Guide）.md
    ├── 预备知识推荐（Useful Links）.md
    └── 推荐读物（UFLDL Recommended Readings）.md

目录结构介绍

• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的基本介绍和使用说明。
• 新版教程英文原文勘误表.md: 新版教程英文原文的勘误表。
• 无监督学习（Unsupervised Learning）/: 包含无监督学习相关的教程和练习文件。
• 监督卷积网络（Supervised Convolutional Neural Network）/: 包含监督卷积神经网络相关的教程和练习文件。
• 监督神经网络（Supervised Neural Networks）/: 包含监督神经网络相关的教程和练习文件。
• 自我学习（Self-Taught Learning）/: 包含自我学习相关的教程和练习文件。
• 预备知识（Miscellaneous）/: 包含预备知识相关的教程和推荐读物。

2. 项目的启动文件介绍

由于该项目主要是教程和文档，没有传统的启动文件（如 main.py 或 app.js），但可以通过以下方式启动和阅读教程：

1. 本地阅读: 可以通过下载项目到本地，使用 Markdown 阅读器（如 Haroopad）打开 README.md 文件开始阅读。
2. 在线阅读: 可以直接在 GitHub 上浏览各个 Markdown 文件。

3. 项目的配置文件介绍

该项目主要是教程和文档，没有传统的配置文件（如 config.json 或 .env）。所有的配置和使用说明都在各个 Markdown 文件中详细描述。

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通过以上文档，您可以快速了解 Chinese-UFLDL-Tutorial 项目的结构和使用方法。希望这些内容对您有所帮助！

Chinese-UFLDL-Tutorial 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/Chinese-UFLDL-Tutorial