【【深度学习案例】手写数字项目实现-3. Matlab深度学习模型训练5. Matlab深度学习模型训练5.1 构建神经网络5.2 构建数据读取器5.3 网络训练 该项目所用到的源码以及所有源码均在GitHub以及Gitee上面开源，下载方式：GitHub:
git clone https://github.com/guojin-yan/MNIST_demo.git
Gitee:
git
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2024-05-05 20:13:43
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第一章 简介基于MATLAB官方提供的免费入门学习教程所制作的学习笔记（教程已经很精简了，实际上这相当于抄老师的PPT一样），同时也会记录教程中的案例。避免自己学完后就饭吃掉。同时也提供给各位作为参考。官网教程时长不长，只有三个小时，有能力的同学建议跟着官网教程学习，官方提供的练习方式个人觉得很不错。 此外，使用的函数不会做过多的解释，具体的使用格式可以在matlab的帮助选项中查询，也可以在指令
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2024-08-13 16:41:17
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需要结合我之前的博客做参考，相关配置文件在文末有链接可以下载1.使用Matlab接口训练自己的数据集(MATLAB2017b)Caffe源码编译后将主目录下的matlab\+caffe\private\Release文件夹内的caffe_.mexw64拷贝至上一层文件夹内，即matlab\+caffe\private文件夹内 &n
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2024-08-24 18:03:29
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python数据分析：网络分析（概念篇）网络分析（Network Analysis）是数据分析领域的一个重要分支，它通过统计和图形化的方式来揭示事物间相互关系的本质。如同社会学家利用社交网络图来研究人际关系一样，我们可以通过网络分析工具来研究计算机网络、社交网络等复杂系统。数据收集网络分析需要从实际情况中获取数据，并将其制作成网络图，常用的构建网络图的数据格式有两种：邻接矩阵（Adjacency
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2023-07-28 13:31:06
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# MATLAB深度学习网络器文件探秘
深度学习已成为当今科技的热门领域，而MATLAB作为一种强大的计算工具，提供了丰富的深度学习功能。许多研究者和开发者在MATLAB中创建和训练深度学习网络，但有时对于网络器文件的存储位置及使用方法并不清楚。本文将为您揭秘MATLAB中深度学习网络器文件的使用，并附带示例代码。
## 1. 什么是深度学习网络器文件？
在MATLAB中，深度学习网络器文件
问题描述又是来自于呼叫中心的一起案例，感觉全年技术支持最多的就是呼叫中心了，问题一个接一个 ? 。 具体业务场景及问题：在线坐席 HTTP 访问 IM 服务端 NAS 中图片时，偶现超时。测试方法是从压力机循环访问图片服务端 HTTP 接口时，请求间隔 1s 以上，循环 1000 次大概会抓到 1 次超时，因此又怀疑内部网络问题导致。 咋能又这样怀疑呢？? 问题梳理网络拓扑大概也是配合多次的缘
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2024-08-04 14:14:31
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章节一：引言在当今人工智能和深度学习的时代，MATLAB作为一种功能强大的科学计算和数据分析工具，在深度学习领域也发挥着重要作用。本文将重点介绍MATLAB中的两个关键工具：Neural Network Toolbox和Deep Learning Toolbox的使用和模型设计。我们将探讨这两个工具的功能、优势以及如何使用它们来构建深度学习模型。章节二：Neural Network T
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2023-10-15 14:02:58
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摘要：基于超声波测流量的时差法测量原理，分析了换能器凹凸安装和安装位置偏差引起的测量误差，建立了测流量的系统模型，提出了基于BP神经网络的流量计算方法以补偿测量误差。以Senscomp Tao2008超声波探头为例，在基于神经网络算法设计的系统软硬件中测量流量。从探头安装位置偏差、凹凸安装以及不同流速等方面进行分析，实验结果表明，神经网络比传统的权重系统拥有更强的非线性补偿能力。
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2023-09-06 17:36:49
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本文家用路由网小编主要介绍WiFi分析仪的使用教程，对于WiFi网络稍微懂些的人，可能都听说过这款神器安卓系统免费的软件“WiFi分析仪”，来看下百度百科对其定义：Wifi分析仪(Wifi Analyzer)，可以把你的android手机变成一个Wi-Fi分析仪。它可以显示你周围的Wi-Fi信道使用情况，帮助你为你的无线路由选择一个相对空闲的信道以提高连接质量。本软件需要的权限包括：打开网络接口、
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2023-06-28 13:21:27
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环境操作系统：运行Win10操作系统的PC一台网络平台：以太网机器的IP地址：IPv4：xxxxxxxxxxxx实验目的1)能够正确安装配置网络协议分析仪Wireshark2)熟悉使用Wireshark分析网络协议的基本方法3)加深对协议格式、协议层次和协议交互过程的理解。实验内容及步骤1.安装网络协议分析仪安装wireshark版本2.6.3。双击wireshark安装程序图标，机内安装过程。根
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2024-03-29 22:12:20
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我们经常听到Internet网、星形网等名词，它们表示什么？是怎样分类的？下面列举了常见的网络类型及分类方法并简单介绍其特征。 #1 一、按网络的地理位置分类 1.局域网（LAN）：一般限定在较小的区域内，小于10km的范围，通常采用有线的方式连接起来。 2.城域网（MAN）：规模局限在一座城市的范围内，
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2024-10-05 12:05:41
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UCINET简介 程序，可能是最知名和最经常被使用的处理社会网络数据和其他相似性数据的综合性分析程序。与UCINET捆绑在一 起的还有Pajek、Mage和NetDraw等三个软件。UCINET能够处理的原始数据为矩阵格式，提供了大量数据管理和转化工具。该程序本身不包含 网络可视化的图形程序，但可将数据和处理结果输出至NetDraw、Pajek、Mage和KrackPlot
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2023-11-28 11:44:53
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# 使用GPU在MATLAB中进行深度学习网络训练
## 引言
随着深度学习的快速发展，越来越多的研究者和工程师开始将这一领域的技术应用于各自的项目中。然而，深度学习模型通常需要强大的计算资源来处理大量数据，尤其是在训练过程中。为了加快训练速度，GPU（图形处理单元）成为了一种理想的选择。本文将介绍如何在MATLAB中使用GPU来训练深度学习网络，并提供相关代码示例和详细说明。
## 理论基
原创
2024-09-14 04:20:12
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深度学习（Deep Learning）1. 什么是深度学习？深度学习是基于机器学习延伸出来的一个新的领域，由以人大脑结构为启发的神经网络算法为起源加之模型结构深度的增加发展，并伴随大数据和计算能力的提高而产生的一系列新的算法。2. 深度学习什么时间段发展起来的？其概念由著名科学家Geoffrey Hinton等人在2006年和2007年在《Sciences》等上发表的文章被提出和兴起。3. 深度学
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2023-12-15 15:39:36
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深度神经网络与传统的分类器相比它能直接从数据中学习日益复杂的特性。神经网络结构参数，如层数还有每层过滤器（卷积核）的数量对于学习结果良好的性能是必不可少的。尽管设计神经网络存在基本的设计准则，但是其实它是一个反复的尝试和错误过程，需要花费数天甚至数周的时间来完成。在本文中，我们提出了deepeyes，渐进的可视化分析系统，支持设计神经网络的训练过程。我们提出了新的可视化，支持层的识别，从而得到一套
文章目录1.深度学习是什么2.基础知识2.1 为什么要使用神经网络2.2 为什么更深的网络好2.3 更多的数据是否有利于更深的神经网络？2.4 不平衡数据是否会摧毁神经网络？2.5 无监督降维提供的是帮助还是摧毁？2.6 批大小如何影响测试正确率？2.7 初始化如何影响训练?2.8 不同层的权重是否以不同的速度收敛？2.9 正则化如何影响权重？2.10 神经网络训练中的梯度消失与梯度爆炸2.11
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2023-10-12 22:35:44
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# 深度学习网络权重的认识与应用
深度学习作为机器学习中的一种重要方法，以其强大的功能在图像识别、自然语言处理等领域获得了广泛的应用。深度学习的核心之一便是网络权重。在这篇文章中，我们将对深度学习网络的权重进行深入探讨，并提供一些简单的代码示例，以帮助读者理解这个概念。
## 什么是深度学习网络权重？
在神经网络中，权重是连接神经元的参数，它们决定了输入信号是如何通过网络进行传递的。简单来说
## 深度学习网络压缩指南
深度学习模型通常非常庞大，消耗大量计算资源。这使得它们在边缘设备或移动设备上的应用受到了限制。因此，模型压缩技术被提出，以减少模型的大小，降低计算需求，提升预测速度。这篇文章将引导你了解深度学习网络压缩的全过程。
### 压缩流程概览
下面的表格展示了深度学习网络压缩的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
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| 1. 数据准备 | 准
# 深度学习网络串联指南
在深度学习的世界里，网络串联是一种常见的操作，旨在将多个神经网络模型组合在一起以实现更复杂的功能。在本教程中，我们将介绍如何实现神经网络的串联，适合刚入行的小白。我们会逐步讲解每一步所需做的事情，并提供对应的代码示例。
## 工作流程
下面是实现深度学习网络串联的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# MNIST深度学习网络
## 1. 简介
MNIST是一个常用的手写数字数据集，包含了60000个训练样本和10000个测试样本。每个样本是一个28x28像素的灰度图像，标记为0到9之间的数字。深度学习网络在MNIST数据集上的表现一直是评估模型性能的一个重要指标。
本文将介绍如何使用深度学习网络进行MNIST手写数字识别，包括数据预处理、模型构建、训练和评估。
## 2. 数据预处理
原创
2023-11-07 12:53:52
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