f=@(x)acos(x) 表示 f 为函数句柄，@是定义句柄的运算符。f=@(x)acos(x) 相当于建立了一个函数文件：% f.mfunction y=f(x)y=acos(x); @是匿名函数的意思 函数句柄的使用方法也和函数是一样的。
MATLAB自定义函数1.创建单输入/输出和多输入/输出自定义函数 2.在工具箱中保存或调用自定义函数 3.创建和使用匿名函数 4.创建和使用函数句柄 5.创建和使用子函数和嵌套函数1.创建函数的M文件1）创建自定义函数 如图所示，在新建选项中选择新建函数 输入以下脚本，保存为poly.mfunction output = poly( x )
%UNTITLED 此处显示有关此函数的摘要
%
n 1、函数文件+调用命令文件：需单独定义一个自定义函数的M文件;n 2、函数文件+子函数：定义一个具有多个自定义函数的M文件；n 3、Inline:无需M文件，直接定义；n 4、Syms+subs: 无需M文件,直接定义；n 5、字符串+subs：无需M文件,直接定义. 1、函数文件+调用函数文件：定义多个M文件：% 
自定义函数的四种方式命令文件/函数文件+函数文件–多个M文件%命令/函数文件：myfile.m
clear
for t=1:10
y=mylfg(t);
fprintf('%d^(1/3)=%6.4f\n',t,y);
end调用函数时要注意实参与形参的匹配%函数文件：mylfg.m
function y=mylfg(x)
y=x^(1/3);函数名与文件名必须一致 函数必须是单独一个文件！不
转载
2024-08-02 16:56:08
62阅读
Matlab自定义函数的七种方法1、函数文件+调用命令文件：需单独定义一个自定义函数的M文件。2、函数文件+子函数：定义一个具有多个自定义函数的M文件。3、Inline:无需M文件，直接定义。4、匿名函数。5、Syms+subs:无需M文件,直接定义。6、字符串+subs：无需M文件,直接定义。7、直接通过@符号定义www.mh456.com防采集。1、函数文件+调用函5261数文件：定义多个M文
# MATLAB 深度学习自定义损失函数
在深度学习中，损失函数（Loss Function）是衡量模型预测与实际值之间差距的重要工具。它在模型训练中起着关键作用。不同类型的问题需要不同的损失函数，有时内置的损失函数无法满足特定需求，这时我们就需要自定义损失函数。本文将介绍如何在 MATLAB 中实现深度学习的自定义损失函数，并通过代码示例来加深理解。
## 自定义损失函数的基本概念
自定义
原创
2024-10-04 06:07:59
389阅读
自定义函数的途径：1.M文件函数(M file function)2.在线函数(Inline Function)3.匿名函数(Anonymous Function)Matlab自定义函数的几种方法：1、函数文件+调用命令文件：需单独定义一个自定义函数的M文件;2、函数文件+子函数：定义一个具有多个自定义函数的M文件；3、Inline:无需M文件，直接定义；4、匿名函数；5、Syms+subs: 无
# 使用MATLAB实现深度学习自定义损失函数
## 引言
在深度学习中，损失函数是模型训练的核心部分，它帮助我们评估模型的表现。自定义损失函数可以更好地满足特定问题的需要。本文将指导你如何在MATLAB中实现一个自定义损失函数。
## 文章结构
1. **流程概述**
2. **步骤详解与代码示例**
3. **总结与展望**
## 1. 流程概述
首先，我们需要搞清楚自定义损失函数
原创
2024-09-06 04:18:14
131阅读
# MATLAB深度学习自定义损失函数
在深度学习中，损失函数（loss function）是模型训练的核心，它衡量模型输出与实际标签之间的差异。在大多数应用场景中，使用预定义的损失函数（如均方误差、交叉熵等）已经足够，但在某些特定任务中，我们可能需要设计自定义损失函数来满足特定的需求。本文将介绍如何在MATLAB中实现自定义损失函数，并通过代码示例和流程图来进行说明。
## 什么是损失函数？
原创
2024-09-09 04:36:11
501阅读
## 什么是深度学习自定义层
深度学习自定义层是深度学习模型中的一种组件，它允许我们自定义网络层的行为和功能。深度学习自定义层可以根据特定的需求来设计和实现，从而提供更大的灵活性和自由度。
在深度学习中，层是网络的基本构建块。标准的深度学习模型通常由许多不同类型的层组成，如全连接层、卷积层和池化层等。这些层通过一定的方式相互连接，形成一个具有一定结构和功能的网络。然而，有时候标准的层不足以满足
原创
2023-09-09 15:47:14
111阅读
很久以前写的一篇Matlab自定义函数访问量很大，可惜没有点赞的，我感觉是我没讲清楚，这里又写了一篇笔记Matlab函数函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Matlab提供了许多内建函数，比如disp()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数>> disp(‘hello world‘)hell
转载
2024-06-06 09:21:50
210阅读
n 1、函数文件+调用命令文件：需单独定义一个自定义函数的M文件;n 2、函数文件+子函数：定义一个具有多个自定义函数的M文件；n 3、Inline:无需M文件，直接定义；n 4、Syms+subs: 无需M文件,直接定义；n 5、字符串+subs：无需M文件,直接定义. 1、函数文件+调用函数文件：定义多个M文件：% 
转载
2023-10-15 15:11:46
146阅读
# MATLAB 深度学习如何使用自定义学习率
## 引言
在深度学习中，学习率是一个至关重要的超参数，它决定了模型在优化过程中更新权重的步长。一个合适的学习率可以让模型更快收敛，而一个不合适的学习率则可能导致训练不稳定或者收敛到次优解。在MATLAB中，我们可以通过自定义学习率来优化模型的训练过程。本文将通过一个具体例子来展示如何在MATLAB中使用自定义学习率。
## 问题描述
我们将
一.在MATBLAB中引入表格数据把数据复制到工作区，并将这个矩阵命名为X （1）在工作区右键，点击新建（Ctrl+N)，输入变量名称为X （2）在Excel中复制数据，再回到Excel中右键，点击粘贴Excel数据（Ctrl+Shift+V） （3）关掉这个窗口，点击X变量，右键另存为，保存为mat文件（下次就不用复制粘贴了，只需使用load命令即可加载数据） （4）注意，代码和数据要放在同一个
转载
2024-07-01 20:24:24
129阅读
一、fittype函数进行自定义拟合在数学建模的过程中，你会发现仅仅用多项式法进行拟合并不能得到较好的结果，往往需要我们自己得出一个数学模型函数来进行拟合对比。而fittype函数就是专门用来拟合自定义函数。函数形式：fittype('自定义函数'，'independent'，'自变量', 'coefficients', {'系数1'，'系数2'...})举例：f = fittype('a./(b
转载
2023-11-24 01:45:08
237阅读
前言 最近学了不少回归分析的知识，用到了几个常用的Matlab命令，写在这里做个总结。 回归分析，就是研究几种变量之间的关系。如果你也很喜欢分析数据，这种技巧是基本的一项。（PS：高级的是机器学习。）1 regress命令线性回归，本质上是最小二乘法。在Matlab 2014a中，输入help regress ，会弹出和reg
转载
2024-02-28 09:50:23
136阅读
# 深度学习与Halcon的自定义应用
在图像处理和计算机视觉的领域，深度学习技术的迅猛发展为各种应用场景提供了新的解决方案。Halcon作为一个强大的图像处理软件平台，支持深度学习模型的集成与应用。本篇文章将介绍如何在Halcon中自定义深度学习模型，并提供相应的代码示例，帮助您更深入地理解这一技术。
## 深度学习概述
深度学习是机器学习的一个分支，主要通过神经网络进行任务的学习和推断。
原创
2024-08-25 06:25:30
125阅读
# MATLAB深度学习工具箱自定义数据集
深度学习是一种强大的机器学习技术，它能够通过模拟人脑神经网络的方式，从大量数据中学习复杂的模式和特征。MATLAB深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）提供了一套强大的工具，帮助用户构建、训练和测试深度学习模型。然而，在使用深度学习工具箱时，我们经常需要使用自定义数据集进行训练和测试。本文将介绍如何在MATLAB中使用深度学习工具
原创
2024-07-27 04:18:00
296阅读
问题自定义一个函数，求给定复数的指数、对数、正弦和余弦，并在命令文件中调用该函数。自定义一个函数，计算一行向量中各元素的均值和标准差。求下列方程的根：分析与解答：1.实验过程：创建m文件，保存到桌面，重命名位fushu，此时我就创建了一个函数，然后再新建一个m文件作为我们命令文件，实现输入复数并调用函数的功能，然后运行之后，在matlab命令行窗口即可执行 实验结果： 2.实验
参考： pytorch里面一般是没有层的概念，层也是当成一个模型来处理的，这里和keras是不一样的。当然，我们也可以直接继承torch.autograd.Function类来自定义一个层，但是这很不推荐，不提倡，原因可以网上搜下。记住一句话，keras更加注重的是层layer,pytorch更加注重的是模型Module.这里阐释下如何通过nn.Module类实现自定义层。torch里面
转载
2023-08-04 10:54:16
137阅读
