1. 把 KNN、SVM、BP 神经网络与业界处理图像识别问题的算法——CNN 和迁移学习——进行对比。 2. 获得深度学习经验。 3. 通过 TensorFlow 探索机器学习框架。 系统设计 & 实现细节 算法与工具 本项目使用的 5 个方法是 KNN、SVM、BP 神经网络、CNN 和迁移学习。 全项目可分为 3 类方法: 第一类方法:使用 ...
求和层:由两个神经元组成,分别计算模式层输出的加权和。一个神经元计算模式层输出的算术和,另一个神经元计算模式层输出的加权和。 输出层:输出为求和层输出的函数,通常为线性函数。
1. 把 KNN、SVM、BP 神经网络与业界处理图像识别问题的算法——CNN 和迁移学习——进行对比。 2. 获得深度学习经验。 3. 通过 TensorFlow 探索机器学习框架。 三、系统设计 & 实现细节 1. 算法与工具 本项目使用的 5 个方法是 KNN、SVM、BP 神经网络、CNN 和迁移学习。 全项目可分为 3 类方法: 第一类方...
1. 把 KNN、SVM、BP 神经网络与业界处理图像识别问题的算法——CNN 和迁移学习——进行对比。 2. 获得深度学习经验。 3. 通过 TensorFlow 探索机器学习框架。 系统设计 & 实现细节 算法与工具 本项目使用的 5 个方法是 KNN、SVM、BP 神经网络、CNN 和迁移学习。 全项目可分为 3 类方法: 第一类方法:使用 ...
model1 = fitcknn(Dat_trainset, Labs); % 标准化数据并训练 KNN 模型 % 训练多类分类模型 model2 = fitcecoc(Dat_trainset, Labs); % 训练多类分类模型 %GRNN model3 = newgrnn(Dat_trainset',Labsn',5); % 保存模型 save model.mat model1 model2 model3; % 将模型保存到文件中 ...
% 训练 KNN 模型 model1 = fitcknn(Dat_trainset, Labs);% 标准化数据并训练 KNN 模型 % 训练多类分类模型 model2 = fitcecoc(Dat_trainset, Labs);% 训练多类分类模型 %GRNN model3 = newgrnn(Dat_trainset',Labsn',5); % 保存模型 savemodel.mat model1 model2 model3;% 将模型保存到文件中 ...
Labsn= [Labsn;repmat(i,size(Fmfcc,2),1)];endend% 训练 KNN 模型model1 = fitcknn(Dat_trainset, Labs);% 标准化数据并训练 KNN 模型% 训练多类分类模型model2 = fitcecoc(Dat_trainset, Labs);% 训练多类分类模型%GRNNmodel3 = newgrnn(Dat_trainset',Labsn',5);% 保存模型save model.mat ...
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model1 = fitcknn(Dat_trainset, Labs); % 标准化数据并训练 KNN 模型 % 训练多类分类模型 model2 = fitcecoc(Dat_trainset, Labs); % 训练多类分类模型 %GRNN model3 = newgrnn(Dat_trainset',Labsn',5); % 保存模型 save model.mat model1 model2 model3; % 将模型保存到文件中 ...