1. 获取别人训练好的CNN网络 2. 迁移学习(transfer learning and fine-tune) 3. 解决分类问题(classifiy problem) 4. 解决回归问题(regression problem) 5. 物体检测(object detection) 6. 提取学习到的特征 3.1 获取别人训练好的网络 matlab2017中,可以用别人训练好的现成的网络,也可以输入caffe中的网络。目前...
需要卷积神经网络CNN回归预测代码的小伙伴,去下面链接或者置顶动态探索我的财富吧!CNN回归系列链接:https://gf.bilibili.com/item/detail/1106060052回归预测全家桶链接(性价比之王):https://gf.bilibili.com/item/detail/1105671052, 视频播放量 4341、弹幕量 2、点赞
% 函数名称:cnnsetup % 输入参数:net,待设置的卷积神经网络;x,训练样本;y,训练样本对应标签; % 输出参数:net,初始化完成的卷积神经网络 % 主要功能:对CNN的结构进行初始化 % 算法流程:1) % 注意事项:1)isOctave这个语句是为了抛出一个程序在Octave平台上运行时的一个BUG,在matlab平台上可以直接注释掉 % 2)...
MATLAB卷积神经网络(CNN)分类、回归和时序预测仿真代码 可替换数据卷积神经网络(Convolutional Neural Network),是一种深度学习模型,CNN通过其强大的特征提取能力,在图像分类、回归预测和时序预测等领域都展现出了优异的性能,通过训练和优化,CNN可以准确地识别图像
MatConvNet的CNN卷积网络目标函数定义,优化和反向传播及其Matlab代码实现 在CNN卷积网络中,从输入前向传播到误差反向传播,如下图所示: 其中,在反向传播过程中,还需要把网络的输出经过一个目标函数(Objective function),通常也称为损失函数(Loss function),把网络的输出映射为一个实数,反向传播就是去优化这个损失函数,...
基于CNN的风电功率预测通常包括以下几个步骤: 数据预处理:对原始风速、风向、温度、湿度等气象数据及历史功率数据进行清洗、归一化处理。 构建模型:设计CNN架构,包括卷积层、池化层、全连接层和输出层。可能还会结合循环神经网络(RNN)或长短时记忆网络(LSTM)来增强对时间序列的捕捉能力。 训练与验证:使用历史数据训练...
CNN-LSTM分类预测matlab代码 数据为Excel分类数据集。 数据集划分为训练集、验证集、测试集,比例为8:1:1 模块化结构: 代码将整个流程模块化,使得代码更易于理解和维护。不同功能的代码块被组织成函数或者独立的模块,使得代码逻辑清晰,结构化程度高。 参数化设计: 代码中许多常用的参数被设定为变量,方便用户根据实际...
4、仑缓妥涧直到殉 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:/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox这里我们介绍deepLearnToolbox-master中的CNN部分...
基于CNN 的图像融合过程通常包括以下步骤: **特征提取:**将输入图像输入到 CNN 中,提取图像的特征。 **特征融合:**将提取的特征进行融合,生成融合后的特征。 **图像重建:**将融合后的特征重建为融合后的图像。 基于CNN 的图像融合方法 基于CNN 的图像融合方法有多种,其中一些常见的方法包括: ...
基于卷积神经网络-双向门控循环单元结合多头注意力机制CNN-BIGRU-multihead-Attention多维时序预测,多变量输入模型。matlab代码,2021b及其以上。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/ZZmbmZtr