虽然CNN主要用于(图像)分类,但它也可以用于其他任务,如回归问题、时间序列预测等。要使用CNN进行预测,需要根据您的具体任务对网络结构进行一些调整。对于执行回归预测和时间序列预测的CNN程序,我们后边会专门出文章介绍的。 4.设置训练参数 options = trainingOptions('sgdm', ... %训练算法 (使用随机梯度下降法,包含...
一、前言 此示例说明如何使用卷积神经网络 (CNN) 进行调制分类。生成合成的、信道受损的波形。使用生成的波形作为训练数据,训练 CNN 进行调制分类。然后,使用软件定义无线电 (SDR) 硬件和无线信号测试 CNN。…
这里定义的CNN网络又1个卷积层、1个池化层和1个全连接层组成,其中还使用了批量归一化操作,当然也可以加入dropout来防止过拟合。至于网络结构的设计就属于“炼丹”的范畴了,没有一个统一的标准,因人而异,需要大家自己慢慢体会了。 下面我们简单介绍没有验证集和有验证集的区别: 没有验证集情况 % 参数 options = ...
matlab cnn 分类 matlab cnn代码 1.前言 最近需要用到卷积神经网络(CNN),在还没完全掌握cuda+caffe+TensorFlow+python这一套传统的深度学习的流程的时候,想到了matlab,自己查了一下documentation,还真的有深度学习的相关函数。所以给自己提个醒,在需要用到某个成熟的技术时先查一下matlab的帮助文档,这样会减少很多时...
卷积神经网络(CNN)是一种广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的深度学习模型。在CNN中,卷积层和池化层可以有效地提取图像的特征,而全连接层则可以将这些特征映射到类别上。然而,这种传统的CNN模型并没有考虑到不同特征之间的关联性,因此可能会出现一些分类错误的情况。为了解决这个问题,我们可以引入注意...
Matlab使用CNN(卷积神经网络)对一维信号(如语音信号、心电图信号)进行二分类源程序。 也可以改成多分类。 会提供原始数据,数据可直接替换为自己的数据运行,注释详细 工作如下: 1、加载数据,一共为200个正常样本和200个异常样本,训练集为80%,即160正常和160异常,一共320条数据;测试集为40正常和40异常,一共80条...
基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的数据分类是一种常见的机器学习任务。CNN图像分类、语音识别等领域取得了很大的成功。 下面是基于CNN的数据分类的基本步骤: 数据准备:收集和准备用于训练和测试的数据集。数据集应包含有标记的样本,即每个样本都有对应的类别标签。 数据预处理:对数据进行预处理,包...
45.3 Matlab深度神经网络做图像分类识别,计算准确率classify,可视化预览识别结果 freexyn 10、基于卷积神经网络CNN的回归预测以及新数据预测代码(全字幕)-matlab程序详细讲解 程序小怪的小课堂 基于MATLAB的深度学习分类与回归 -小洋葱 MATLAB中GUI图像处理附源码 ...
% CNN LSTM构建卷积神经网络 layers = func_model(Nclass, Dim); % 设置训练选项 % 训练网络 net = trainNetwork(Pbk_train, Tbk_train, layers, options); % 对训练集和测试集进行预测 y_pre1 = predict(net, Pbk_train); y_pre2 = predict(net, Pbk_test); ...
智能垃圾分类系统是基于深度学习网络的一种应用,它可以通过对大量的训练数据进行学习,从而实现对垃圾的自动分类。智能垃圾分类系统主要基于卷积神经网络(CNN)或递归神经网络(RNN),通过大量的训练数据学习并对输入的图像或文本进行处理,从而自动识别和分类垃圾。