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MATLAB代码与界面连接-Memristor CNN：结合CNN和ConvLSTM的1T1R忆阻器阵列

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简介：
本项目探讨了基于Memristor技术的卷积神经网络(CNN)及集成ConvLSTM模型的设计，通过MATLAB实现代码与用户界面间的交互连接，并展示如何在1T1R忆阻器阵列架构中优化CNN性能。 MATLAB代码与界面连接忆阻器用于手稿的5级CNN和3级ConvLSTM的MATLAB框架由Wang, Z.等人开发。文章探讨了使用忆阻器进行原位训练的前馈和循环卷积网络的方法。 这些代码已经在Mathworks MATLAB R2017b上进行了测试，演示脚本在“脚本”文件夹中运行。没有提供与硬件接口的代码。 操作说明：real_array2_conv后端取决于测量系统和硬件配置。实验数据将在合理要求下提供。 授权声明 麻省大学阿默斯特分校电气和计算机工程系版权所有（c）2018年，保留所有权利。 许可协议: MIT许可证 (MIT) 此软件及其相关文档文件 (软件) 的副本的任何人均可获得无限制处理该软件的权利，包括但不限于使用、复制、修改、合并发布分发再授权/或出售本软件副本，并允许具备该软件的人这样做。但需满足以下条件：

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  • MATLAB代码与界面连接-Memristor CNN：结合CNN和ConvLSTM的1T1R忆阻器阵列
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    本项目探讨了基于Memristor技术的卷积神经网络(CNN)及集成ConvLSTM模型的设计，通过MATLAB实现代码与用户界面间的交互连接，并展示如何在1T1R忆阻器阵列架构中优化CNN性能。 MATLAB代码与界面连接忆阻器用于手稿的5级CNN和3级ConvLSTM的MATLAB框架由Wang, Z.等人开发。文章探讨了使用忆阻器进行原位训练的前馈和循环卷积网络的方法。 这些代码已经在Mathworks MATLAB R2017b上进行了测试，演示脚本在“脚本”文件夹中运行。没有提供与硬件接口的代码。 操作说明：real_array2_conv后端取决于测量系统和硬件配置。实验数据将在合理要求下提供。 授权声明 麻省大学阿默斯特分校电气和计算机工程系版权所有（c）2018年，保留所有权利。 许可协议: MIT许可证 (MIT) 此软件及其相关文档文件 (软件) 的副本的任何人均可获得无限制处理该软件的权利，包括但不限于使用、复制、修改、合并发布分发再授权/或出售本软件副本，并允许具备该软件的人这样做。但需满足以下条件：
     
  • Matlab忆阻器(Memristor)-Matlab_memristor2.pdf
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    本PDF文档深入探讨了在MATLAB环境下模拟和分析忆阻器（Memristor）的方法和技术，提供了详细的编程实例与理论讲解。 作为Matlab初学者，我有很多东西需要学习。现有的源代码可以实现忆阻器的I-V曲线绘制功能，但不够灵活，必须手动调整参数。我希望将其中的参数ratio、v0、ω0变成可调节范围内的，并且不知道如何操作。如果直接将这些参数放入方程中求解的话，是否可行？若能成功求解，在得到结果s后，又该如何把参数替换成具体的数值呢？我听说subs函数只能替换t变量，但似乎不适用于这种情况。 此外，我在网上找到了一个Mathematica实现忆阻器I-V特性的例子。接下来的计划是创建GUI界面，并尝试加入动画效果。希望有人能帮助扩展这个程序，以便能够更好地完成我的目标。
     
  • Matlab忆阻器模拟-memristor-memristor.m
    优质
    本资源提供了一个MATLAB脚本memristor.m，用于模拟和分析忆阻器（memristor）的行为特性。通过该工具可以深入研究忆阻器在不同条件下的电阻变化规律及其应用潜力。 作为Matlab初学者，我有很多东西要学习。现在我在使用一个名为memristor-memristor.m的源代码来实现忆阻器的I-V曲线功能，但这个程序不够灵活，需要手动调整参数ratio、v0 和 ω0。我想将这些参数设置为可调节范围内的值，但是不知道如何操作。如果直接把参数放入方程中能否求解也是一个疑问，在获得结果s后，我还想知道怎样将参数替换为具体的数值，我听说可以使用subs函数来实现这一点，但该函数似乎只能替换单个变量t。我希望有人能帮助扩展这个程序，并且在网上找到了一个Mathematica的实现例子（关于忆阻器I-V特性的演示）。我的下一步是创建GUI并添加动画功能，希望能把这个项目做得更好。
     
  • CNN与LSTM结合的应用及MATLAB源代码
    优质
    本项目探讨了卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)相结合的技术在特定任务中的应用，并提供了详细的MATLAB实现源码。 CNN与LSTM的结合应用以及相关的MATLAB源代码可用于图像处理。
     
  • Matlab蔡氏混沌电路仿真代码-基于MATLAB的忆阻器仿真：Memristor-Simulation-via-MATLAB
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    本项目提供了一套使用MATLAB编写的蔡氏混沌电路和忆阻器仿真的代码，适用于研究非线性动力学系统及忆阻器特性。 在MATLAB中使用蔡氏混凝土仿真代码进行忆阻器仿真的过程中，我基于提供的数学方程模拟了称为“忆阻器”的第四种基本电路元件的效果。1971年，Leon Chua提出了这种假设性的非线性设备以尝试建立电荷和磁通量之间的缺失关系，并以此完成对称性。Chua将该器件命名为忆阻器（记忆+电阻），因为它展示了类似铁磁中心存储器的滞后特性和电阻器的耗散特性。简单来说，忆阻器中的非线性电阻可以通过控制电流或磁场来不确定地保存其状态。 建议忆阻器具有一个称为M的参数，并且定义了dM=Mdq的关系函数。这个“忆阻”是描述这种元件的一个关键属性：当电荷沿某一方向通过电路时，该元件的电阻会增加；如果电荷反向流动，则电阻减小。一旦施加电压被关闭并停止电流流动后，该组件将“记住”其上次的状态，并在再次有电流流过时保持之前确定的阻值。 忆阻器有两种运行模式：线性和非线性。这两种模式提供了不同的特性与应用潜力。我还撰写了一些关于忆阻器的基础论文，深入探讨了它们的工作原理和潜在用途。
     
  • Hadoop结合CNN
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    本项目探索了将深度学习中的卷积神经网络(CNN)与大数据处理框架Hadoop相结合的方法，旨在提升大规模图像数据处理和分析的能力。 基于MapReduce的卷积神经网络算法采用遗传算法来优化初始权值。
     
  • MATLAB的CNN代码
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    这段内容介绍的是如何使用MATLAB编写和实现卷积神经网络（CNN）的相关代码。适合对机器学习和深度学习感兴趣的开发者和技术人员参考与实践。 卷积神经网络（CNN）的MATLAB代码可以用于实现图像处理和计算机视觉任务。这类代码通常包括定义网络架构、加载预训练权重以及执行前向传播等功能。编写或使用此类代码时，可以根据具体需求调整参数和层结构以优化性能。
     
  • MATLAB CNN代码详解-可解释性CNN（Interpretable CNN）
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    本教程深入解析使用MATLAB构建卷积神经网络(CNN)的过程，并着重讲解如何提高模型的透明度和可解释性。适合希望理解并优化深度学习模型的读者。 本段落提出了一种方法，将传统的卷积神经网络（CNN）改造为可解释的CNN，以阐明高卷积层中的知识表示。在可解释的CNN中，每个过滤器代表特定的对象部分，并且无需对这些对象部分或纹理进行任何注释即可实现监督学习过程。相反，在学习过程中，可解释的CNN会自动将一个具体的部分分配给高转换层中的每一个滤波器。该方法适用于不同结构和类型的CNN。 通过在可解释的CNN中清晰地表示知识，可以更好地理解基于此网络做出决策的过程及模式。实验结果表明，与传统CNN相比，可解释的CNN中的过滤器具有更明显的语义意义。 如果使用了本段落提供的代码，请引用以下两篇论文： 1. 张全世, 吴应年和朱松春，“可解释的卷积神经网络”，CVPR2018。 2. 张全石，王鑫，吴应年，周慧琳和朱松春，“可移植的CNN用于对象分类”，《IEEE模式分析和机器智能交易》，2020。DOI：10.1109/TPAMI.2020.2982882
     
  • CNN与MATLAB的结合：卷积神经网络
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    本简介探讨了CNN（卷积神经网络）和MATLAB技术的融合应用，展示了如何利用MATLAB强大的计算能力来实现并优化卷积神经网络模型。 测试可运行的卷积神经网络在MATLAB中的实现。