3 创建 CNN 模型 4.设置训练参数 二、“一行代码”实现CNN分类任务 1.MNIST手写数据集 2.CIFAR-10数据集 3.iris鸢尾花数据集 三、总结 在本文中,我们将介绍如何使用 MATLAB 中的 Convolutional Neural Network(CNN)进行分类任务。我们将使用 MATLAB 的 Deep Learning Toolbox 来创建、训练和评估 CNN。 一、一...
(1)基于卷积运算的神经网络系统,即卷积神经网络(CNN)。 (2)基于多层神经元的自编码神经网络,包括自编码( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类( Sparse Coding)。 (3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练,进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。 通过多层处理,逐渐将初始的“...
Matlab基于卷积神经网络(CNN)实现图像识别【Matlab、CNN、DeepLabv3+语义分割】 2.4万 17 11:12 App 用Python和Keras做CNN神经网络图像分类---全流程 2207 1 19:41 App 基于MATLAB的多输入CNN分类案例 1.7万 2 10:50 App 4.7.4 [10分钟] CNN卷积神经网络-图像分类 1.1万 51 16:15:14 App 【CNN入门...
1.Matlab实现CNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元多变量回归预测; 2.运行环境为Matlab2020b; 3.输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测; 4.data为数据集,excel数据,前7列输入,最后1列输出,MainCNN_BiGRUNN.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 5.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和MBE多指标...
Matlab实现CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测 1.data为数据集,格式为excel,4个输入特征,1个输出特征,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测; 2.main.m为主程序文件,运行即可; 3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE,可在下载区获取数据和程序内容; ...
本文提出的CNN-LSSVM模型包括两个主要部分:CNN特征提取器和LSSVM回归器。 CNN特征提取器 CNN特征提取器由多个卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层负责提取时序数据中的局部特征,池化层负责对特征进行降维,全连接层负责将提取的特征映射到一个低维空间。
在实现两层的CNN之前,首先实现了UFLDL中与CNN有关的作业。然后参考它的代码搭建了一个一层的CNN。最后实现了一个两层的CNN,码代码花了一天,调试花了5天,我也是醉了。这里记录一下通过代码对CNN加深的理解。 首先,dataset是MNIST。这里层的概念是指convolution+pooling,有些地方会把convolution和pooling分别作为两层...
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提取图像特征,从而避免了传统图像处理算法的繁琐过程。CNN主要由输入层、卷积层、池化层和全连接层组成。其中,卷积层负责提取图像特征,池化层则负责降低特征的维度,全连接层则将提取的特征与标签进行映射。 二、人脸识别系统MATLAB代码实现 ...