第五章:深度学习实践 5.1数据准备 5.1.1数据收集与预处理 5.1.2数据增强 5.2深度学习模型构建与训练 5.2.1常用深度学习模型 5.2.2模型训练与调优 5.3模型应用与部署 5.3.1模型的保存与加载 5.3.2模型的部署与应用 结语: 本文简要介绍了如何在Matlab中进行机器学习与深度学习的实践,从环境配置到基础知识再到实践应...
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首先,在Matlab中进行深度学习和CNN的应用,需要安装并配置深度学习工具箱。Matlab的深度学习工具箱包括了许多用于构建和训练神经网络的函数和类。在安装好深度学习工具箱后,我们可以通过调用这些函数和类来构建和训练自己的神经网络。 其次,对于卷积神经网络的应用,Matlab提供了一系列的函数和类来辅助我们进行图像处理和分类...
通过在GPU上执行深度学习模型,可以显著缩短训练时间。例如,在使用CPU时,训练时间可能达到数小时,而使用GPU后,训练时间可能缩短至数十分钟。这种效益对于大规模数据集尤为重要。 结论 在MATLAB中,利用GPU加速深度学习网络的中间层计算,可以有效提升训练速度和效率。通过简单的代码调整,开发者可以轻松实现GPU的加速,使得复...