想自己动手写一个CNN很久了，论文和代码之间的差距有一个银河系那么大。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convol
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2024-05-07 15:24:59
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前期工作：下载安装matlab和下载MatConvNet以及下载GPU相关文件和配置GPU。 具体请参见我之前的文章： 1. 深度学习 2. MatConvNet（CNN）的配置和相关实验结果,CNN学习使用 ： 2. 深度学习 3. MatConvNet (CNN)的介绍和下载以及CPU和GPU的安装配置，Matlab2016 ： 准备工作： 1. 打
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2024-04-03 12:55:21
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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，这样会减少很多时间成本。记得机器学习的大牛Andrew NG.说过在硅谷好多人都是先用m
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2024-08-08 11:46:29
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想自己动手写一个CNN很久了，论文和代码之间的差距有一个银河系那么大。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convol
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2024-05-08 21:43:24
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文章目录0. 前言0.1 读本文前的必备知识1. LSTM架构2. LSTM正向传播代码实现2.1 隐藏层正向传播2.2 输出层正向传播3. LSTM反向传播代码实现3.1 输出层反向传播3.2 隐藏层反向传播4. 实例应用说明5. 运行结果6. 后记7. 完整代码 0. 前言按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错
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2024-08-09 00:08:18
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相关资源打包下载：
最近研究了几天深度学习的Matlab工具箱代码，发现作者给出的源码中注释实在是少得可怜，为了方便大家阅读，特对代码进行了注释，与大家分享。 在阅读Matlab工具箱代码之前，建议大家阅读几篇CNN方面的两篇经典材料，对卷积神经网络Matlab工具箱代码的理解有很大帮助。 （1）《Notes on Convolut
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2024-05-08 12:32:22
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%%=========================================================================
% 函数名称：cnnsetup
% 输入参数：net，待设置的卷积神经网络；x，训练样本；y，训练样本对应标签；
% 输出参数：net，初始化完成的卷积神经网络
% 主要功能：对CNN的结构进行初始化
% 算法流程：1)
% 注意事项：1)isOc
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2024-05-29 06:43:51
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摘要CNN卷积神经网络是图像识别和分类等领域常用的模型方法。由于CNN模型训练效果与实际测试之间存在较大的差距，为提高自由手写数字的识别率，尝试使用TensorFlow搭构CNN-LSTM网络模型，在完成MNIST数据集训练的基础上，基于python的flask框架实现对自由手写数字的识别，并展示线性回归模型、CNN模型及CNN-LSTM模型在手写数字上的识别结果。CNN-LSTM模型代码实现CN
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2024-02-24 22:57:12
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MATLAB实现CNN一般会用到deepLearnToolbox-master。但是根据Git上面的说明，现在已经停止更新了，而且有很多功能也不太能够支持，具体的请大家自习看一看Git中的README。deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深度信念网络DBN，自动编码AutoEncoder(堆栈SAE，卷积CAE
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2024-05-10 07:09:38
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%%=========================================================================
% 函数名称：cnnsetup
% 输入参数：net，待设置的卷积神经网络；x，训练样本；y，训练样本对应标签；
% 输出参数：net，初始化完成的卷积神经网络
% 主要功能：对CNN的结构进行初始化
% 算法流程：1）
% 注意事项：1）isOc
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2024-04-15 15:10:32
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Matlab实用技巧实用技巧计算欧几里得举例：vecnorm、pdist重复数组：repmat随机选取整数：randperm，randi归一化处理：mapminmax判断数组中是否出现某个元素：ismember分贝与功率的转化：db2pow，pow2db，db范数的泰勒级数展开：taylor获取矩阵无重复行：unique对两个数组应用按元素运算 bsxfun计算数组元素个数 numel【不推荐，
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2024-03-27 13:08:40
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目录一、实验意义及目的二、实验内容三、Matlab 相关函数介绍四、算法原理五、参考代码及扩展代码流程图(1)参考代码流程图(2)扩展代码流程图六、参考代码七、实验要求（1）尝试不同的阈值选择方法，实现灰度图像二值化（2）变换参数实现形态学滤波，查看滤波效果（3）更改重建边界点数，查看效果（4）自行设计方法实现图像分割，并计算分割区域相关参数 一、实验意义及目的 （
1
）进一步掌握图像
说明：本博文假设你已经做好了自己的数据集，该数据集格式和VOC2007相同。下面是训练前的一些修改。 （做数据集的过程可以看） Faster-RCNN源码下载地址： Matlab版本：https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn Python版本:https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn 本文用到的是Mat
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2024-10-11 12:37:18
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讨厌死matlab了，呵呵其实是不经常用导致简单的语法结构都忘了每次都要查来查去的。我今天差点就想改下我以前c＋＋的那个算了，后来想这样可不好，不能因为惧怕而放弃。有什么嘛，就是多费点时间而已啊。还好今天写了不到3个小时搞定了。晚上的时候还有个朋友让过去帮看个神经网络的程序，头大呵呵，早就忘光光了，不过还是硬着头皮过去了，凭着仅有的一丁点的记忆，加上比较嘿嘿瞎猫碰到死老鼠竟然蒙过去了，不过为了负
MATLAB Coder可以从MATLAB代码生成独立的、可读性强、可移植的C/C++代码。使用MATLAB Coder产生代码的3个步骤：①准备用于产生代码的MATLAB算法；②检查MATLAB代码的兼容性(有些matlab代码语句并不能生成c/c++代码)；③产生最终使用的源代码或MEX。利用MATLAB Coder生成c++代码，并在vs2008中验证：一个简单的例子，两数相乘：1、安装ma
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2024-06-17 16:20:58
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中文介绍：MatConvNet是一个MATLAB工具箱，提供了计算机视觉的卷积神经网络（CNN）。简单，高效，是一个先进的可以运行和学习的CNN。许多预测训练的CNN网络可以用于图像分类，分割，面部识别和文本检测。下载官网：http://www.vlfeat.org/matconvnet/下载后无需安装，只需解压，然后在Matlab中进行配置即可。实验平台：win7 64位；Matlab R201
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2024-05-20 14:23:48
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写的还算不错。最近在倒腾Matconvnet工具包，正好看见新版Matlab的神经网络工具了，一并学习了，两者很相似。这里是matlab2017a，昨天去学校网上看，貌似matlab2018也出来了哈哈，真是日新月异。关于Matlab，CUDA，VS编译器，以及GPU配置可以查看我的上一篇博文。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+p
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2024-02-16 10:06:53
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）CNN的结构首先CNN适合提取图像信息，输入往往是一张图片（计算机将图片理解为若干个矩阵），常见的有RGB信息的图片就是一个三层矩阵。接着是卷积层（Convolution Layer）,卷积层的激活函数使用的是ReLU。这个激活函数前面也有看到过，其实很简单，就是ReLU(x)=max(0,x)在卷积层后面是池化层(
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2024-05-15 14:18:08
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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，这样会减少很多时间成本。记得机器学习的大牛Andrew NG.说过在硅谷好多人都是先用m
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2024-03-27 08:33:05
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核心函数： (1) function[pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始种群的生成函数 【输出参数】 pop--生成的初始种群【输入参数】num--种群中的个体数目bounds--代表变量的上下界的矩阵eevalFN--适应度函数eevalOps--传递给适应度函数的参数options
