实例介绍
【实例简介】
SAE工具箱，可用于神经网络和深度网络，提供各种参数优化的方法。
【实例截图】
【核心代码】
minFunc
└── minFunc
├── ArmijoBacktrack.m
├── autoGrad.m
├── autoHess.m
├── autoHv.m
├── autoTensor.m
├── callOutput.m
├── conjGrad.m
├── dampedUpdate.m
├── example_minFunc_LR.m
├── example_minFunc.m
├── isLegal.m
├── lbfgsC.c
├── lbfgsC.mexa64
├── lbfgsC.mexglx
├── lbfgsC.mexmac
├── lbfgsC.mexmaci
├── lbfgsC.mexmaci64
├── lbfgsC.mexw32
├── lbfgsC.mexw64
├── lbfgs.m
├── lbfgsUpdate.m
├── logistic
│ ├── LogisticDiagPrecond.m
│ ├── LogisticHv.m
│ ├── LogisticLoss.m
│ ├── mexutil.c
│ ├── mexutil.h
│ ├── mylogsumexp.m
│ ├── repmatC.c
│ ├── repmatC.dll
│ ├── repmatC.mexglx
│ └── repmatC.mexmac
├── mcholC.c
├── mcholC.mexmaci64
├── mcholC.mexw32
├── mcholC.mexw64
├── mcholinc.m
├── mchol.m
├── minFunc.m
├── minFunc_processInputOptions.m
├── polyinterp.m
├── precondDiag.m
├── precondTriuDiag.m
├── precondTriu.m
├── rosenbrock.m
├── taylorModel.m
└── WolfeLineSearch.m
2 directories, 46 files
SAE工具箱，可用于神经网络和深度网络，提供各种参数优化的方法。
【实例截图】
【核心代码】
minFunc
└── minFunc
├── ArmijoBacktrack.m
├── autoGrad.m
├── autoHess.m
├── autoHv.m
├── autoTensor.m
├── callOutput.m
├── conjGrad.m
├── dampedUpdate.m
├── example_minFunc_LR.m
├── example_minFunc.m
├── isLegal.m
├── lbfgsC.c
├── lbfgsC.mexa64
├── lbfgsC.mexglx
├── lbfgsC.mexmac
├── lbfgsC.mexmaci
├── lbfgsC.mexmaci64
├── lbfgsC.mexw32
├── lbfgsC.mexw64
├── lbfgs.m
├── lbfgsUpdate.m
├── logistic
│ ├── LogisticDiagPrecond.m
│ ├── LogisticHv.m
│ ├── LogisticLoss.m
│ ├── mexutil.c
│ ├── mexutil.h
│ ├── mylogsumexp.m
│ ├── repmatC.c
│ ├── repmatC.dll
│ ├── repmatC.mexglx
│ └── repmatC.mexmac
├── mcholC.c
├── mcholC.mexmaci64
├── mcholC.mexw32
├── mcholC.mexw64
├── mcholinc.m
├── mchol.m
├── minFunc.m
├── minFunc_processInputOptions.m
├── polyinterp.m
├── precondDiag.m
├── precondTriuDiag.m
├── precondTriu.m
├── rosenbrock.m
├── taylorModel.m
└── WolfeLineSearch.m
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