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...
在MATLAB中创建和训练卷积神经网络(CNN)涉及多个步骤,包括定义网络层、设置训练选项以及使用MATLAB的内置函数进行训练和评估。以下是一个详细的指南,包含代码片段来展示这些步骤: 1. 提供MATLAB中创建卷积神经网络(CNN)的基本代码框架 MATLAB中的CNN通常使用深度学习工具箱来构建。以下是一个基本的代码框架: matlab % 清...
1. 打开Matlab,配置相关文件的路径() 2. 输入 mex -setup cpp 3. 输入 vl_compilenn 4. 输入 compileGPU 没有报错则配置完成。 开始,新建编辑页 cnn_cifar_my : 这是外层调参和构建imdb结构体的code。 关于调参我会在后面单取一篇来介绍。 函数相互调用顺序:主函数 function [net, info] = cnn_cifar_my...
基于CNN-LSTM-GRU的深度Q网络(Deep Q-Network,DQN)求解移动机器人路径规划,MATLAB代码-CSDN博客。一、深度Q网络(DQN)介绍背景与动机:DQN由DeepMind于2013年提出,解决了传统Q学习在高维状态空间中的应用难…
总之,CNN-attention模型是一种基于注意力机制的卷积神经网络,它可以有效地增强模型的分类能力,特别是在处理复杂的图像和语音数据时。通过合理地设计模型结构和训练策略,我们可以实现高效、准确的数据分类。 📣 部分代码 ⛳️ 运行结果 编辑 编辑 编辑
【DOA估计】CBF 、Capon 、MUSIC 、ESPRIT 、OMP 、SBL 、CNN 算法【附MATLAB代码】 EW Frontier EW Frontier公众号主理人 35 人赞同了该文章文章来源:微信公众号:EW Frontier关注可了解更多的雷达、通信、人工智能相关代码。 课题背景 阵列信号处理具有波束控制灵活、信号增益高、空间分辨率高以及干扰抑制能力强等...
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
在人脸识别技术中,卷积神经网络(CNN)因其独特的优点而得到了广泛的应用。本文将介绍如何使用基于卷积神经网络CNN实现人脸识别系统的MATLAB代码,同时推荐百度智能云文心快码(Comate)作为高效的代码编写辅助工具,详情参见:百度智能云文心快码。 一、卷积神经网络CNN概述卷积神经网络CNN是一种深度学习算法,其特点在于能够自动...
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AutoE ncoder(堆栈SAE,卷积CAE)的作者是 RasmusBerg Palm 今天给介绍deepLearnToolbox-master中的CNN部分。 DeepLearnToolbox-master中CNN内的函数: ...