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基于MATLAB的CNN实现

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简介：
本项目采用MATLAB语言实现卷积神经网络（CNN），旨在利用其强大的数值计算和可视化功能进行图像识别与分类任务，适用于深度学习初学者快速入门。 使用MATLAB实现卷积神经网络并进行图像特征提取的文件列表如下：CNNCNN\cnnapplygrads.m、CNN\cnnbp.m、CNN\cnnff.m、CNN\cnnnumgradcheck.m、CNN\cnnsetup.m、CNN\cnntest.m、CNN\cnntrain.m、CNN\expand.m、CNN\flipall.m、CNN\mnist_uint8.mat、CNN\sigm.m和 CNN\test_example_CNN.m。

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  • 基于MATLAB的CNN实现
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    本项目采用MATLAB语言实现卷积神经网络（CNN），旨在利用其强大的数值计算和可视化功能进行图像识别与分类任务，适用于深度学习初学者快速入门。 使用MATLAB实现卷积神经网络并进行图像特征提取的文件列表如下：CNNCNN\cnnapplygrads.m、CNN\cnnbp.m、CNN\cnnff.m、CNN\cnnnumgradcheck.m、CNN\cnnsetup.m、CNN\cnntest.m、CNN\cnntrain.m、CNN\expand.m、CNN\flipall.m、CNN\mnist_uint8.mat、CNN\sigm.m和 CNN\test_example_CNN.m。
     
  • 基于Matlab的R-CNN目标检测实现
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    本项目采用MATLAB语言实现了R-CNN算法的目标检测功能，结合深度学习技术，能够有效识别图像中的特定对象。 在AlexNet网络模型的基础上，利用迁移学习原理训练R-CNN目标检测网络，并对Matlab自带的stop sign（停止标志）图像数据集进行识别。该数据集已标注好。具体实现步骤如下： 第一步：导入预训练好的AlexNet模型。 第二步：载入训练集中的图像。 第三步：设置训练参数，基于迁移学习原理，在AlexNet卷积神经网络基础上通过41幅包含stop sign的图像来训练R-CNN检测器。 第四步：使用测试图像验证经过训练的目标检测器对stop sign图像的识别效果，并在原图中标记目标区域并显示类别和置信度。
     
  • 基于Matlab的CNN卷积神经网络实现
    优质
    本项目利用MATLAB平台，构建并训练了卷积神经网络（CNN），以解决图像分类问题。实验展示了CNN在图像识别中的高效性与准确性。 使用CNN卷积神经网络在Matlab中进行仿真，并识别手写数字集。
     
  • CNN的MATLAB实现.zip
    优质
    本资源为CNN（卷积神经网络）在MATLAB环境下的实现代码和教程，适用于研究与学习用途，帮助用户掌握CNN模型构建及训练方法。 代码包含使用MATLAB实现CNN的四种方法：回归问题、分类问题、调用内部网络和微调内部网络。这些可以直接作为模板使用。
     
  • 基于CNN的手写数字识别Matlab实现.zip
    优质
    本资源提供了使用MATLAB和卷积神经网络（CNN）进行手写数字识别的完整代码与示例数据集。通过训练模型自动识别图像中的数字，适用于初学者学习CNN的应用实践。 使用CNN卷积神经网络实现手写数字识别的代码在Matlab上可以直接运行，并且与MINIST数据集兼容。该方法适合初学者使用，已经过测试并确认有效。
     
  • 基于CNN的图像分类与识别(Matlab实现)
    优质
    本项目采用卷积神经网络（CNN）技术，在Matlab平台上实现了高效准确的图像分类和识别系统，适用于多种图像处理任务。 利用深度学习模型CNN对图像进行分类与识别，例如人脸识别、手写字符识别等。
     
  • 基于Python的CNN代码实现
    优质
    本项目采用Python编程语言，结合深度学习库如TensorFlow或PyTorch，实现了卷积神经网络(CNN)模型，应用于图像识别与分类任务。 本资料基于Python实现了一个卷积神经网络(CNN)的layer文件夹，其中包括了卷积层、池化层、全连接层以及ReLU层等基础层，并且没有使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架，而是手动实现了各层的反向传播算法。
     
  • 基于Matlab的CNN卷积神经网络算法实现
    优质
    本项目利用MATLAB平台实现了CNN（卷积神经网络）算法，并通过具体案例展示了其在图像识别任务中的高效应用。 这段文字主要介绍的是卷积神经网络（CNN）在Matlab中的算法实现，并包含具体的代码解析以及可以直接运行的示例代码。
     
  • 基于MATLAB的CNN时间序列预测数据集实现
    优质
    本研究利用MATLAB平台开发并实现了基于卷积神经网络（CNN）的时间序列预测模型，通过优化的数据集处理技术提升了预测精度。 使用MATLAB实现CNN（卷积神经网络）进行时间序列预测的数据集处理方法。
     
  • 基于CIFAR10数据集的TensorFlow CNN实现
    优质
    本项目利用TensorFlow框架，构建并训练了一个卷积神经网络模型，专门针对CIFAR-10图像分类任务进行优化。 该压缩包包含了使用TensorFlow在CIFAR10数据集上实现的卷积神经网络代码以及多个测试结果的图片。