% 把输出居中 n = 135; g_t_out_shifted = circshift(g_t_out/max(abs(g_t_out)), n); figure; plot(t,g_t_out_shifted,'LineWidth',5)integrator仿真结果。黑线（输入脉冲），蓝线（输出信号），红虚线（理想结果）。有了实验得到的频域响应，如何仿真时域输出？你，学会了吗
layer = MaxPooling2DLayer with properties: Name: '' HasUnpoolingOutputs: 0 NumOutputs: 1 OutputNames: {'out'} Hyperparameters PoolSize: [3 2] Stride: [2 2] PaddingMode: 'manual' PaddingSize: [0 0 0 0] This layer creates pooling regions of size [3 2] and takes the maximum of th...
for l = 1:lastFeatureLayerIdx layer = layers(l); if isa(layer,"nnet.cnn.layer.MaxPooling2DLayer") layers(l) = averagePooling2dLayer(layer.PoolSize,Stride=layer.Stride,Name=layer.Name); end end 使用修改后的图层创建图层图。 lgraph = layerGraph(layers); 可视化特征提取网络。 plot(lgraph) ...
'Stride',1,'Name','hidden1_2')convolution2dLayer(3,32,'Padding',1,'Name','hidden2_1')reluLayer('Name','relu2_1')maxPooling2dLayer(2,'Stride',1,'Name','hidden2_2')convolution2dLayer(3,32,'Padding',1,'
{'tansig','purelin'},'traingdm'); net4.trainParam.goal = 1e-10;%优化目标 MSE net4.trainParam.epochs = 200;%迭代次数 net4.trainParam.lr = 0.1;%学习率 net4.trainParam.min_grad = 1e-10;%最小梯度 net4.trainParam.max_grad = 10;%最小梯度 net4.divideFcn = ''; [net4,w4] = ...
max(x): 向量x的元素的最大值 mean(x): 向量x的元素的平均值 median(x): 向量x的元素的中位数 std(x): 向量x的元素的标准差 diff(x): 向量x的相邻元素的差 sort(x): 对向量x的元素进行排序(Sorting) length(x): 向量x的元素个数 norm(x): 向量x的欧氏(Euclidean)长度 ...
max(x): 向量x的元素的最大值 mean(x): 向量x的元素的平均值 median(x): 向量x的元素的中位数 std(x): 向量x的元素的标准差 diff(x): 向量x的相邻元素的差 sort(x): 对向量x的元素进行排序(Sorting) length(x): 向量x的元素个数 norm(x): 向量x的...
max(x): 向量x的元素的最大值 mean(x): 向量x的元素的平均值 median(x): 向量x的元素的中位数 std(x): 向量x的元素的标准差 diff(x): 向量x的相邻元素的差 sort(x): 对向量x的元素进行排序(Sorting) length(x): 向量x的元素个数 norm(x): 向量x的欧氏(Euclidean)长度 ...
Create an array of layers that includes an ROI input layer and an ROI max pooling layer with output size [4 4]. Add the layers to the network. Get outputSize = [4 4]; layers = [ roiInputLayer(Name="roi_input") roiMaxPooling2dLayer(outputSize,Name="roi_pool")] layers = 2×1...
我们首先从前面绿色刚刚从池化层做完maxpool的特征图上做一次卷积然后,然后再把下一个绿色的特征图做卷积,最后把16*16*21,已经做完1*1卷积的输出,把这个三个输出相加在一起,这样就实现了跳级(skip)输入的实现,再把这几个输入融合之后的结果进行上采样,得到一个568*568*21的图,将这个图通过一个softmax层变成...