没有合适的资源？快使用搜索试试~ 我知道了~

文库首页行业研究行业报告卷积神经网络CNN代码解析-matlab.pdf

卷积神经网络CNN代码解析-matlab.pdf

1.该资源内容由用户上传，如若侵权请联系客服进行举报
2.虚拟产品一经售出概不退款（资源遇到问题，请及时私信上传者）

版权申诉

0 下载量 95 浏览量 2023-03-09 19:25:12 上传评论收藏 765KB PDF 举报

温馨提示

试读

11页

。

资源推荐

资源详情

资源评论

卷积神经网络CNN代码解析

deepLearnToolbox-

master是一个深度学习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深度信念网络DBN，自动编

码AutoEncoder（堆栈SAE，卷积CAE）的作者是 Rasmus Berg Palm ()

代码下载：

这里我们介绍deepLearnToolbox-master中的CNN部分。

DeepLearnToolbox-master中

CNN内的函数

：

调用关系为：

该模型使用了mnist的数字mnist_uint8.mat作为训练样本，作为cnn的一个使用样例，

每个样本特征为一个28*28=的向量。

网络结构

为：

1 / 11

让我们来看看各个函数：

一、Test_example_CNN:..................................................................................................................................2

三、cnntrain.m................................................................................................................................................................. 5

四、cnnff.m ..................................................................................................................................................................... 6

五、cnnbp.m.................................................................................................................................................................... 7

五、cnnapplygrads.m..................................................................................................................................................... 10

六、cnntest.m .................................................................................................................................................................11

一、Test_example_CNN:

Test_example_CNN:

1设置CNN的基本参数规格，如卷积、降采样层的数量，卷积核的大小、降采样的降幅

2 cnnsetup函数初始化卷积核、偏置等

3 cnntrain函数训练cnn，把训练数据分成batch，然后调用

3.1 cnnff 完成训练的前向过程，

3.2 cnnbp计算并传递神经网络的error，并计算梯度（权重的修改量）

3.3 cnnapplygrads 把计算出来的梯度加到原始模型上去

4 cnntest 函数，测试当前模型的准确率

2 / 11

该模型采用的数据为mnist_uint8.mat，

含有70000个手写数字样本其中60000作为训练样本，10000作为测试样本。

把数据转成相应的格式，并归一化。

设置网络结构及训练参数

初始化网络，对数据进行批训练，验证模型准确率

绘制均方误差曲线

二、Cnnsetup.m

该函数你用于初始化CNN的参数。

设置各层的mapsize大小，

初始化卷积层的卷积核、bias

尾部单层感知机的参数设置

bias统一设置为0

权重设置为：-1~1之间的随机数/sqrt（6/（输入神经元数量+输出神经元数量））

对于卷积核权重，输入输出为fan_in, fan_out

fan_out = net.layers{l}.outputmaps * net.layers{l}.kernelsize ^ 2;

%卷积核初始化，1层卷积为1*6个卷积核，2层卷积一共6*12=72个卷积核。对于每个卷积输出featuremap，

3 / 11

剩余10页未读，继续阅读

评论收藏

内容反馈

1.该资源内容由用户上传，如若侵权请联系客服进行举报
2.虚拟产品一经售出概不退款（资源遇到问题，请及时私信上传者）

版权申诉

资源评论

资源反馈

评论星级较低，若资源使用遇到问题可联系上传者，3个工作日内问题未解决可申请退款~

คิดถึง643

粉丝: 3882
资源: 1万+

上传资源快速赚钱

我的内容管理展开

我的资源快来上传第一个资源

我的收益

登录查看自己的收益

我的积分登录查看自己的积分

我的C币登录后查看C币余额

我的收藏

我的下载

下载帮助

前往需求广场，查看用户热搜

卷积神经网络CNN代码解析-matlab.pdf

卷积神经网络CNN代码解析-matlab.doc

卷积神经网络CNN代码解析-matlab.docx

(完整版)卷积神经网络CNN代码解析-matlab.doc

(精品word)卷积神经网络CNN代码解析-matlab.doc

卷积神经网络CNN代码解析-matlab.zip_CNN matlab_CNN matlab代码_CNN代码matlab_I

(word完整版)卷积神经网络CNN代码解析-matlab.doc

卷积神经网络CNN代码解析-matlab

卷积神经网络CNN代码解析mb.pdf

3D 三维卷积神经网络CNN(MATLAB).zip

卷积神经网络CNN代码解析matlab.pdf

5-机器学习系列（5）：卷积神经网络CNN之--原理及python实现1

【图像识别】基于卷积神经网络CNN实现车牌识别matlab源码.md

卷积神经网络CNN代码解析

CNN.ipynb - Colaboratory.pdf

相关实用应用程序（Windows可用）

免费可用的ChatGPT网页版.zip

ChatGPT使用总结：150个ChatGPT提示词模板（完整版）

chromedriver-win64.zip

全国计算机二级WPSoffice精选350道选择题题库（含答案）.pdf

哈尔滨工业大学-ChatGPT调研报告-2023.3.6-94页.pdf

2023泛娱乐社交出海手册-ZEGO即构科技

4个亲测好用的ChatGPT4渠道

HAI-2024斯坦福AI指数报告（中文译版）.pdf

学术海报模板+论文科研+研究生

北森能力测评题库.zip

认知智能技术与产业研究报告2023

chrome-win64.zip

车载毫米波雷达DOA估计综述博文仿真代码

2021年全国大学生统计建模大赛优秀论文

最新资源