# 深度学习提速之MATLAB
深度学习是当前热门的研究领域，已经在诸多应用中取得了显著的成果。然而，深度学习模型的训练通常需要大量的计算资源和时间。为了更高效地进行深度学习实验，MATLAB提供了一些功能和技巧，可以帮助我们提高深度学习的训练速度。
## GPU加速
深度学习训练过程中的大量计算可以通过利用图形处理单元（GPU）来加速。MATLAB提供了与GPU协同工作的接口，可以充分发挥
原创
2023-08-22 03:43:32
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我是目录前言Ch1 - Machine LearningCh2 - Neural Networkdelta 法则SGD, Batch, and Mini BatchCh3 - Training of Multi-Layer Neural Network 前言《MATLAB Deep Learning》，Phil Kim. 这本书实在太适合入门了，作者用平实易懂的语言由浅入深地介绍了深度学习的各个
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2023-06-09 15:00:44
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0. 超参的定义
超参的定义直接使用结构体：
opts.alpha = 1;
opts.batchsize = 50;
opts.numepoch = 5;
1. Autoencoder
Train Stacked Autoencoders for Image Classification（能可视化反而更好）
2. 网络结构的定义（使用结构体与元祖的基本形式）
% 6c-2s-12
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2016-11-17 11:12:00
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0. 超参的定义
超参的定义直接使用结构体：
opts.alpha = 1;
opts.batchsize = 50;
opts.numepoch = 5;
1. Autoencoder
Train Stacked Autoencoders for Image Classification（能可视化反而更好）
2. 网络结构的定义（使用结构体与元祖的基本形式）
% 6c-2s-12
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2016-11-17 11:12:00
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View image filesInstructions are in the task pane to the left. Complete and submit each task one at a time.Task 1Import an imageimg1 = imread('file01.jpg')Task 2View imageimshow(img1)Task 3Import and
原创
2022-03-29 17:31:59
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深度学习是目前人工智能领域最热门的技术之一。它的应用范围广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。而Matlab作为一种广泛应用于科学计算、数据分析和算法开发的工具，也提供了丰富的深度学习工具箱。在本文中，我将向你介绍如何使用Matlab进行深度学习。
首先，让我们来看一下整个实现深度学习的流程。下面的表格展示了实现深度学习的步骤及其对应的代码和注释：
| 步骤 | 代码 | 注释 |
|
DeepLearn Toolbox是一个非常有用的matlab deep learning工具包
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2015-03-15 20:05:00
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**深度学习在MATLAB中的实战**
![深度学习图标](
## 引言
深度学习是一种机器学习算法，它通过多层神经网络来模拟人脑的工作原理。近年来，深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了重大突破。MATLAB作为一种广泛应用于科学计算、数据分析和算法开发的工具，也提供了丰富的深度学习工具包，使得深度学习在MATLAB中的实战变得更加简单和便捷。本文将介绍MATLAB中深度
# MATLAB 深度学习 resizeData
在深度学习中，数据的预处理是非常重要的一步。对于图像数据而言，常常需要将其调整为统一的大小，以便于输入到神经网络中进行训练。MATLAB 提供了 `resizeData` 函数来帮助我们完成这个任务。本文将介绍 `resizeData` 函数的使用方法，并通过代码示例来演示其功能。
## `resizeData` 函数的介绍
`resizeD
# 深入了解MATLAB深度学习脚本
在当今的技术发展中，深度学习已经成为了一个非常热门的领域。它在图像识别、自然语言处理和预测分析等任务中表现出了惊人的能力。而MATLAB作为一种流行的科学计算环境，也提供了强大的深度学习工具箱，使得我们能够在MATLAB中进行深度学习的研究和应用。本文将带领大家深入了解MATLAB深度学习脚本的使用。
## 安装深度学习工具箱
首先，我们需要安装MATL
# 实现"Matlab深度学习GPU"教程
## 整体流程
首先我们来看一下整个实现"Matlab深度学习GPU"的流程：
```mermaid
erDiagram
GPU --> 开发者
小白 --> 开发者
```
## 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 下载并安装NVIDIA GPU驱动程序 |
| 2 | 安装CU
如何实现深度学习软件 Matlab
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在 Matlab 中实现深度学习软件。在开始之前，让我们先来了解整个实现流程。
整个实现流程如下表所示：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 数据预处理 |
| 步骤2 | 建立模型 |
| 步骤3 | 训练模型 |
| 步骤4 | 评估模型 |
| 步骤5 | 进行预测 |
接下
Matlab 并行编程——CUDAhttp://163n.blog.163.com/blog/static/560355522010111083613574/GPUArrayMATLAB中的GPUArray表示存储在GPU上的数据。使用gpuArray函数可以将数据从MATLAB工作空间传送到GPU。例如：A = data(10);G = gpuArray(A);gather执行以上语句后，G 就
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2023-09-07 19:51:03
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总记：无论使用Python+Tensorflow还是MATLAB进行并行卷积运算，都有必要使用GPU进行加速，而GPU加速的前提是电脑装有Nvidia显卡。以本人使用的笔记本电脑为例，显卡为NVIDIA GeForce GTX 1050Ti，硬件算力5.1，符合要求。因此，此笔记主要介绍CUDA和CUDNN的安装。步骤1：安装C或C++编译器 由于并行计算涉及底层硬件加速，必然用到C或C++，因此
什么是深度学习？深度学习是机器学习的一个分支，它训练计算机像人类一样自然地做事情，即：从经验中学习。机器学习算法使用计算方法直接从数据“学习”信息，而不依赖预先确定的方程作为模型。深度学习尤其适用于图像识别，这对于解决人脸识别、运动检测和许多高级驾驶员辅助技术(如自动驾驶、车道检测、行人检测和自动泊车)等问题非常重要。Deep Learning Toolbox™ 提供简单的 MATLAB® 命令来
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2023-07-24 15:56:19
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深度学习已经成为了AI领域的热门话题，相信很多人都想学习如何构建深度学习模型，那么，我们就一起来看看如何使用Matlab构建深度学习模型。首先，我们需要准备好Matlab的环境。Matlab是一款非常强大的数学计算软件，它提供了许多丰富的工具箱，包括深度学习工具箱。在使用Matlab构建深度学习模型之前，我们需要安装Matlab及其深度学习工具箱。安装完成后，我们可以通过以下命令检查是否已经正确安
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2023-08-04 12:31:40
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由于不太熟悉python，把python的代码复制跑了一遍之后打算用Matlab 写一遍。 原来的python的参照GitHub：https://github.com/Kulbear/deep-learning-coursera/blob/master/Neural Networks and Deep Learning/Logistic Regression with a Neural Netwo
介绍MatConvNet是一个实现卷积神经网络（CNN）的MATLAB工具箱，用于计算机视觉应用。 用这个工具箱，能很方便地在MATLAB中用GPU来进行训练。要求足够新的MATLAB版本（R2015b或更高版本）和一个支持C ++ 11的编译器（Visual Studio 2015，GCC 4.8，Xcode 7.3.1或更高版本）。 对于GPU计算，至少需要CUDA 7.5以及CuDNN v4
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2023-08-25 18:14:22
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一、使用预训练网络1.1识别图像中的对象您可以使用 imread 函数来导入大多数标准文件格式（GIF、JPEG、PNG 等）的图像。I = imread('filename.png');以上命令将给定文件中的图像读入名为 I 的 MATLAB 变量中。您可以使用 imshow 函数来显示存储在 MATLAB 变量中的图像imshow(I
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2023-07-12 20:36:48
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此示例说明如何使用迁移学习对预训练的卷积神经网络 AlexNet 进行重新训练，以对新图像集进行分类。尝试此示例，了解如何在 MATLAB® 中轻松开始深度学习。深度学习应用中常常用到迁移学习。您可以采用预训练的网络，基于它学习新任务。与使用随机初始化的权重从头训练网络相比，通过迁移学习微调网络要更快更简单。您可以使用较少数量的训练图像快速地将已学习的特征迁移到新任务。本示例用到了AlexNet，
