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MATLAB深度学习（卷积神经网络）函数工具箱3.0.rar

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简介：
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。

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  • MATLAB深度学习（卷积神经网络）函数工具箱3.0.rar
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    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
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    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
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    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。
     
  • 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
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    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。
     
  • CNN-卷积神经网络-深度学习.ppt
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    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。
     
  • 实践中的深度学习—卷积神经网络
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    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。
     
  • 基于深度学习的卷积神经网络资料集.rar
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    该资源为基于深度学习的卷积神经网络相关资料集合，包含各类数据集、模型架构及训练代码，适用于图像识别与分类等任务的研究和应用。 基于深度学习的卷积神经网络（CNN）的MATLAB代码利用了Matlab自带的CNN工具包来设计深度学习模型。该代码可以直接运行，并且易于进行修改。主程序非常简洁，便于理解。同时提供了全套训练数据与测试数据，这是一份稀有资源。