然后使用layerGraph()函数创建一个空的网络图，使用addLayers()函数向网络图中添加层。例如，下面的代码...
使用layerGraph()函数创建一个空的网络图。 使用addLayers()函数向网络图中添加层,例如卷积层、最大池化层和全连接层等。 使用connectLayers()函数连接网络层。 使用trainingOptions()函数指定训练选项,如优化器、学习率和迭代次数等。 使用trainNetwork()函数进行训练。 使用classify()函数对新的数据进行预测,使用evalu...
reluLayer('Name','output')]; net = layerGraph(statePath); net = addLayers(net,actionPath); net = addLayers(net,outputPath); net = connectLayers(net,'CriticStateFC2','add/in1'); net = connectLayers(net,'CriticActionFC1','add/in2'); % 创建代理 agent = rlDQNAgent(net,env); %...
sigmoidLayer("Name", "sigmoid")]; % 激活层 lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中 tempLayers = multiplicationLayer(2, "Name", "multiplication"); % 点乘的注意力 lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中 %% 混淆矩阵 if flag...
上述代码表示将全连接层的学习率设置为0.1,并将激活函数设置为ReLU函数。 在创建完神经网络层后,需要将这些层按顺序组合成一个完整的神经网络。可以使用layerGraph函数创建一个空的网络图,并使用addLayers方法将层添加到网络图中。例如,可以使用以下代码创建一个包含两个全连接层和一个输出层的神经网络: lgraph = ...
lgraph = connectLayers(lgraph,outputName,"add_" + i + "/in2"); end % Update layer output name. outputName = "add_" + i; end 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20.
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中 tempLayers = [ sequenceUnfoldingLayer("Name", "sequnfold") % 建立序列反折叠层 flattenLayer("Name", "flatten") % 网络铺平层 lstmLayer(15, "Name", "lstm", "OutputMode", "last") % LSTM层 ...
在MATLAB中,可以使用addLayers函数来并联多个LSTM层。以下是一个示例代码: layers=[ sequenceInputLayer(inputSize) lstmLayer(hiddenSize) additionLayer(numLayers) fullyConnectedLayer(outputSize) softmaxLayer classificationLayer]; 在上述代码中,additionLayer函数用于并联多个LSTM层。通过调整numLayers的值,可以控制并...
通过删除当前 pixelClassificationLayer 并添加新层,使用新的 pixelClassificationLayer 更新 SegNet 网络。当前 pixelClassificationLayer 名为“pixelLabels”。使用 removeLayers 删除该层,使用 addLayers 添加新层,然后使用 connectLayers 将新层连接到网络的其余部分。