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freexyn编程实例教程45 Matlab深度学习 PDF课件
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freexyn编程实例视频教程系列45 Matlab与深度学习(卷积神经网络) 主要内容 运用Matlab编程处理深度学习在图像的分类识别和回归预测方面的应用,主要内容就是学习卷积神经网络。 目 录 45.0 概述 1 45.1一个实例入门深度学习 1 45.2 图像数据集读取并输入网络:表 table 2 45.3 网络分类识别并计算准确率classify 3 45.4 图像输入层imageInputLayer 3 45.5 卷积的原理 4 45.6 卷积层convolution2dLayer 5 45.7 批量归一化层batchNormalizationLayer 5 45.8 修正线性单元reluLayer 5 45.9 最大池化层maxPooling2dLayer 5 45.10 全连接层fullyConnectedLayer 6 45.11 归一化指数层softmaxLayer 6 45.12 分类输出层classificationLayer 6 45.13 卷积神经网络(工作原理和运行机制) 7 45.14 激活/特征提取activations 7 45.15 traini
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freexyn 编程实例视频教程系列 45 Matlab 与深度学习(卷积神经网络)
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freexyn 编程实例视频教程系列 45
Matlab 与深度学习(卷积神经网络)
45.0 概述
1.主要内容
运用 Matlab 编程处理深度学习在图像的分类识别和回归预测方
面的应用,主要内容就是学习卷积神经网络。
作者:freexyn
45.1 一个实例入门深度学习
1 深度学习概念
2 流程
数据准备:训练数据,验证数据,测试数据
知识准备:神经网络的概念和用法(推荐系列 43)
典型的深度学习神经网络:卷积神经网络
3 编程演示:一个手写体识别实例入门深度学习
freexyn 编程实例视频教程系列 45 Matlab 与深度学习(卷积神经网络)
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45.2 图像数据集读取并输入网络:表 table
1 介绍图像数据集(看 66.35)
THE MNIST DATABASE of handwritten digits
2 图像数据(灰度图和彩色图)在 Matlab 中表达方式
3 数据集读取到 Matlab,介绍图像集和标签集数据格式(元胞数
组,分类数组),并预览图像;
4 作为训练/验证数据传递给卷积神经网络的格式(table)
freexyn 编程实例视频教程系列 45 Matlab 与深度学习(卷积神经网络)
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45.3 网络分类识别并计算准确率 classify
1 使用已训练好的深度神经网络对图像进行分类识别;
2 计算识别准确率;
3 可视化预览识别结果,以及识别有误的结果。
45.4 图像输入层 imageInputLayer
1 图像输入层(imageInputLayer)把二维图像输入到网络
2 数据归一化(四种归一化方法);
'zerocenter' (default)
'zscore'
'rescale-symmetric'
'rescale-zero-one'
'none'
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freexyn
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