Advertisement

原创卷积神经网络深度学习Matlab工具箱源码下载 - DeepLearnToolbox_CNN_lzbV2.0.zip

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
DeepLearnToolbox_CNN_lzbV2.0.zip是一个包含原创卷积神经网络和深度学习算法的MATLAB工具包，适用于研究与教学。该版本优化了CNN架构并增加了新功能。 原创深度学习卷积神经网络Matlab工具箱源代码下载：DeepLearnToolbox_CNN_lzbV2.0.zip，提供的是一个用于深度学习的Matlab工具箱的源代码版本。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 原创卷积神经网络深度学习Matlab工具箱源码下载 - DeepLearnToolbox_CNN_lzbV2.0.zip
    优质
    DeepLearnToolbox_CNN_lzbV2.0.zip是一个包含原创卷积神经网络和深度学习算法的MATLAB工具包，适用于研究与教学。该版本优化了CNN架构并增加了新功能。 原创深度学习卷积神经网络Matlab工具箱源代码下载：DeepLearnToolbox_CNN_lzbV2.0.zip，提供的是一个用于深度学习的Matlab工具箱的源代码版本。
  • MATLAB深度学习（卷积神经网络）函数工具箱3.0.rar
    优质
    本资源提供MATLAB深度学习卷积神经网络函数工具箱3.0版本的压缩文件，适用于开发和研究领域，助力模型训练与图像识别任务。 整理了最实用的MATLAB工具箱列表，帮助项目编程更加便捷高效。需要的朋友可以根据需求下载相关资源。大部分MATLAB资源都可以通过搜索找到并获取。
  • 卷积神经网络——深度学习
    优质
    卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别和处理的重要模型，通过多层卷积提取特征，广泛应用于计算机视觉领域。 卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的重要组成部分，在图像识别和处理任务中表现出色。其主要特点是利用卷积层和池化层来提取并学习图像特征，并通过多层非线性变换实现复杂模式的识别。 1. **基础知识** - **二维互相关运算**：这是卷积神经网络的基础操作，输入数组与卷积核（也叫滤波器）进行相互作用。具体来说，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置计算子区域乘积和。 - **二维卷积层**：该过程通过将输入数据与多个卷积核执行互相关运算，并加上偏置来生成输出特征图，表示特定空间维度上的特征信息。 - **感受野**：一个重要的概念是“感受野”，即单个神经元可以接收的局部区域。随着网络层次加深，每个元素的感受野增大，能够捕捉更广泛的输入数据模式。 - **卷积层超参数**：包括填充（padding）和步幅（stride），用于控制输出尺寸的一致性和移动速度；此外还有多个输入通道的概念，这允许处理多维图像，并通过1×1的卷积核调整通道数量。 2. **简洁实现** - 使用PyTorch中的`nn.Conv2d`可以轻松创建二维卷积层。该函数接受参数如输入和输出通道数、卷积核大小、步幅以及填充等。 - `forward()`方法接收四维张量作为输入（批量大小，通道数量，高度及宽度），并返回同样结构的张量但可能改变的是特征图的数量及其尺寸。 3. **池化操作** - 池化层用于减少计算复杂度和防止过拟合。它们通过对输入数据进行下采样来实现这一点。 - 最大池化选择窗口内的最大值，而平均池化则取窗口内所有值的均值得到输出；PyTorch中的`nn.MaxPool2d`能够执行这些操作。 4. **LeNet** - LeNet是早期用于手写数字识别的一个卷积神经网络架构。它由Yann LeCun提出，包含一系列卷积层、池化层和全连接层。 5. **常见CNN模型** - **AlexNet**：在ImageNet竞赛中取得突破性进展的深度学习模型，首次证明了深层结构在网络图像识别中的有效性。 - **VGG网络（Visual Geometry Group）**：以其深且窄的设计著称，大量使用3×3卷积核以增加网络深度和复杂度。 - **NiN (Network in Network)**：引入微小的全连接层来增强特征表达能力。 - **GoogLeNet (Inception Network)**：采用创新性的“inception”模块设计，允许不同大小的滤波器并行工作以提高计算效率和模型性能。 这些架构的发展推动了卷积神经网络的进步，并使其成为现代深度学习系统的核心组成部分。对于图像分类、目标检测、语义分割及图像生成等领域而言，理解和掌握CNN的基本原理与实现方式至关重要。
  • 利用MATLAB深度学习工具箱进行CNN卷积神经网络仿真
    优质
    本项目运用MATLAB深度学习工具箱构建并仿真了卷积神经网络(CNN)，旨在探索其在图像识别任务中的应用效能。 版本：MATLAB 2022a，包含仿真操作录像，使用Windows Media Player播放。 领域：CNN卷积神经网络 内容：基于MATLAB深度学习工具箱的CNN卷积神经网络训练和测试仿真。分别对一维、二维以及三维卷积进行测试。 示例代码如下： ```matlab layers = [ imageInputLayer([22 1 1]) % 22X1X1 表示每个样本中的特征数量 convolution2dLayer(3, 16, Padding, same) reluLayer fullyConnectedLayer(384) % 384 表示下一个全连接隐藏层的神经元数 ]; ``` 注意事项：请确保MATLAB左侧当前文件夹路径为程序所在位置，具体操作可参考视频录像。
  • 猫狗识别的深度学习与卷积神经网络（原创）
    优质
    本文探讨了利用深度学习技术中的卷积神经网络进行图像分类的应用，具体关注于猫和狗图片的自动识别。通过构建、训练模型来提高对猫狗图像区分的准确性。 基于深度学习的原理，使用PyTorch实现了一种猫狗分类算法，该算法能够达到98%的识别率，并且处理时间控制在20毫秒以内。此成果通过优化卷积神经网络结构来达成，是一个值得研究和学习的良好案例。
  • CNN-卷积神经网络-深度学习.ppt
    优质
    本PPT介绍卷积神经网络（CNN）在深度学习中的应用和原理，涵盖其架构、训练方法及实际案例分析。 人工智能领域关于CNN（深度学习之卷积神经网络）的教学版PPT讲解得很到位且详细。希望这份资料能对大家有所帮助。
  • MATLAB神经网络工具箱下载
    优质
    MATLAB神经网络工具箱提供设计和模拟人工神经网络的功能，支持各种学习算法及深度学习应用。本页面提供该工具箱的下载服务。 《MATLAB神经网络工具箱深度解析与应用指南》 MATLAB神经网络工具箱是构建、训练及分析神经网络模型的重要组件，提供了丰富的函数库以及图形用户界面，使非专业程序员也能轻松进行学习和实践。本指南将深入探讨该工具的核心功能、基本原理及其实际应用场景。 一、神经网络基础 神经网络是一种模拟人脑结构的计算模式，通过大量处理单元（即神经元）间的连接来解决复杂问题。MATLAB神经网络工具箱支持多种架构类型，包括前馈型（如感知器和多层感知器）、循环型、自组织映射等，并涵盖更复杂的深度学习模型。 二、核心功能 1. **构建网络**：通过`newff`, `newrb`等功能函数来创建不同类型的神经网络。例如，使用`newff`可以设置层数及每层节点数，选择适当的激活函数。 2. **训练算法**：提供多种优化策略如梯度下降、Levenberg-Marquardt和弹性反向传播等以适应不同的学习需求。 3. **数据预处理**：支持归一化、标准化等功能来提升模型的性能表现。 4. **网络可视化**：利用`viewnet`函数，用户能够直观地查看神经元间的连接及其权重分布情况，便于理解工作原理。 5. **评估性能**：借助于`confusionmat`, `perform`等工具对分类和回归任务进行准确度评价。 三、应用案例 1. **模式识别**: 在图像分类及语音辨识等领域发挥关键作用。使用MATLAB神经网络工具箱，用户可以构建并训练模型以区分不同类别。 2. **预测建模**：时间序列分析中，通过捕捉数据间的非线性关系来进行经济或股票价格的预测。 3. **系统识别**: 分析系统的输入输出数据来推导出其动态特性。 4. **优化问题解决**: 作为全局搜索工具应对复杂的非线性挑战。 四、学习资源与实践 MATLAB神经网络工具箱提供了详尽的教学文档和示例代码，帮助用户更好地掌握各项功能的应用技巧。同时，官方文档也是重要的参考资料来源之一。 总结而言，《MATLAB神经网络工具箱》是一款强大的研究及应用平台，无论是新手还是专家都能从中获得所需的解决方案以提升在该领域的科研与实践水平。
  • 实践中的深度学习—卷积神经网络
    优质
    本课程深入探讨了卷积神经网络在实际应用中的运作原理与技巧，旨在帮助学员掌握其核心概念及开发技术。 典型的卷积神经网络由卷积层、池化层和全连接层构成。在原始输入上进行特征提取是通过卷积操作实现的。简而言之，就是在一个个小区域中逐个提取特征。 以一个例子为例：第一次卷积可以提取低层次的特征；第二次则能获取到中间级别的特征；而第三次则是高层次的特性。随着不断的深入和压缩，最终会得到更高层面上的特征——也就是对原始输入进行一步步浓缩后得出的结果，这使得最后获得的特性更加可靠。 基于这些高级别的特征，我们可以执行各种任务，例如分类或回归等操作。卷积层之所以得名于“卷积”，是因为它使用了这种运算方式；然而，在实践中通常采用互相关（cross-correlation）来进行计算。