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Windows Registry Editor Version 5.00

[HKEY_CURRENT_USER/Software/Microsoft/Windows/CurrentVersion/Explorer/CLSID/{871C5380-42A0-1069-A2EA-08002B30309D}]

[HKEY_CURRENT_USER/Software/Microsoft/Windows/CurrentVersion/Explorer/CLSID/{871C5380-42A0-1069-A2EA-08002B30309D}/ShellFolder]
"Attributes"=dword:00000000

[HKEY_CLASSES_ROOT/CLSID/{871C5380-42A0-1069-A2EA-08002B30309D}]
"InfoTip"="@shdoclc.dll,-881"
"LocalizedString"="@shdoclc.dll,-880"

[HKEY_CLASSES_ROOT/CLSID/{871C5380-42A0-1069-A2EA-08002B30309D}/DefaultIcon]
@="shdoclc.dll,-190"

[HKEY_CLASSES_ROOT/CLSID/{871C5380-42A0-1069-A2EA-08002B30309D}/InProcServer32]
@=hex(2):25,00,53,00,79,00,73,00,74,00,65,00,6d,00,52,00,6f,00,6f,00,74,00,25,00,5c,00,53,00,79,00,73,00,74,00,65,00,6d,00,33,00,32,00,5c,00,73,00,68,00,64,00,6f,00,63,00,76,00,77,00,2e,00,64,00,6c,00,6c,00,00,00
"ThreadingModel"="Apartment"

[HKEY_CLASSES_ROOT/CLSID/{871C5380-42A0-1069-A2EA-08002B30309D}/shell]
@="OpenHomePage"

[HKEY_CLASSES_ROOT/CLSID/{871C5380-42A0-1069-A2EA-08002B30309D}/shell/OpenHomePage]
@="Open &Home Page"
"MUIVerb"="@shdoclc.dll,-10241"

[HKEY_CLASSES_ROOT/CLSID/{871C5380-42A0-1069-A2EA-08002B30309D}/shell/OpenHomePage/Command]
@=hex(2):22,00,43,00,3a,00,5c,00,50,00,72,00,6f,00,67,00,72,00,61,00,6d,00,20,00,46,00,69,00,6c,00,65,00,73,00,5c,00,49,00,6e,00,74,00,65,00,72,00,6e,00,65,00,74,00,20,00,45,00,78,00,70,00,6c,00,6f,00,72,00,65,00,72,00,5c,00,69,00,65,00,78,00,70,00,6c,00,6f,00,72,00,65,00,2e,00,65,00,78,00,65,00,22,00,00,00

[HKEY_CLASSES_ROOT/CLSID/{871C5380-42A0-1069-A2EA-08002B30309D}/ShellFolder]
"Attributes"=dword:00000024
"HideFolderVerbs"=""

 

 

 

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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. 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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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