如何在1个Matlab m文件中定义多个函数直接运行简介编写运行程序会遇到“此上下文中不允许函数定义”错误。如果仍希望将全部程序放入一个m文件中，并可以直接运行出结果，该程序包括主程序及主程序中使用的函数，这些函数内容也会写在同一m文件中，则需要用“function main”声明主函数，即主程序，同时也要合理使用全局变量，向多个函数传递中间参数值。接下来将用实例介绍，如何定义全局变量，如何编写出
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2024-06-11 08:37:48
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繁杂的样本难以抹去你的光芒我只希望我能够一睹你的模样——题记这诗让我憋了半个小时才憋出来……CNN各层通道数的设置CNN和DNN不同，每层不是一维的，而是三维的，有长宽厚三个维度。输入层（可以当做汇合层与下一卷积层连接）的通道数往往是3，分别保存RGB三色（如果是灰度图，通道数可以设为1，保存的颜色可以是RGB中的任意一个，反正它们都相等）。对于通道数为n前层，下一层卷积层的通道数为
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2024-03-16 00:21:06
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目录语法说明示例当前函数的输入为函数定义的输入使用 varargin 的函数的输入 函数输入参数数目语法 nargin
nargin(fun) 说明nargin 针对当前正在执行的函数，返回函数调用中给定函数输入参数的数目。该语法仅可在函数体内使用。使用 argum
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2024-09-03 21:57:42
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在各种语言中，输入参数传递方法（地址传递、值传递）各有不同。如： VB ：默认为地址传递，可以指定用值传递 C： 普通方式实现值传递，指针方式实现地址传递 C
目录第2章：MATLAB入门知识2.1 MATLAB的界面介绍2.2 创建MATLAB的脚本2.3 强大的实时脚本2.4 MATLAB文件管理2.5 MATLAB的帮助系统2.6 MATLAB的变量2.7 常见的数学运算函数2.8 本章小节2.9 课后习题讲解视频：可以在bilibili搜索“MATLAB教程新手入门篇——数学建模清风主讲”。https://www.bilibili.com/vid
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2024-10-25 22:34:00
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标题输入：input()1. 输入单个数值2. 输入字符串3. 输入以空格隔开的一行数值4. 输入以空格与换行符隔开的多行数值输出1. disp()(1)输出单个数值(2)输出一维数组(3)输出矩阵(4)输出字符串2. fprintf()(1)输出格式化的单个数值(2)输出格式化的一维数组(3)输出格式化的矩阵(4)输出格式化的字符串由于 MATLAB不使用 stdin 和 stdout，而是使用
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2024-06-12 14:20:00
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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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2024-05-07 15:24:59
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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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本篇介绍在deep learning 尤其是cv领域的最大武器---卷积神经网络，介绍其简单原理和直观理解
卷积神经网络是什么首先，我们来看看卷积神经网络是怎样产生的。CNN主要灵感来自于神经科学视觉系统中的视觉皮层，经研究发现大脑生物皮层的不通视觉细胞仅会对特定部分的视觉区域敏感。CNN的主要原理也来自于此。在大概了解了他的产生灵感以后，我们来看看具体卷积神经是怎
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2024-09-26 06:42:59
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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
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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1、神经网络首先了解神经网络，大家移步这俩篇博客，一篇为纯理论，一篇为实战加理论。机器学习之神经网络学习及其模型入门讲解：使用numpy实现简单的神经网络(BP算法)2、卷积神经网络之层级结构cs231n课程里给出了卷积神经网络各个层级结构，如下图 上图中CNN要做的事情是：给定一张图片，是车还是马未知，是什么车也未知，现在需要模型判断这张图片里具体是一个什么东西，总之输出一个结果：如
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2024-04-07 21:20:29
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卷积网络 2基础卷积函数的变体zero-pad如何训练数据类型卷积的高效关于数据类型nextVariants of the basic convolution functionzero-padhow to trainData typesEfficient convolution algorithmsmore information about data typesnext 卷积网络 (2)基础卷
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2024-04-15 15:03:46
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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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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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本文主要介绍MATLAB 中plot函数画图的基本用法。语法plot(X,Y)
plot(X,Y,LineSpec)
plot(X1,Y1,...,Xn,Yn)
plot(X1,Y1,LineSpec1,...,Xn,Yn,LineSpecn)
plot(Y)
plot(Y,LineSpec)
plot(tbl,xvar,yvar)
plot(tbl,yvar)
plot(ax,___)
plot
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2024-09-26 14:07:57
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文章目录目录1.CNN学习2.Keras深度学习框架 目录1.CNN学习 卷积神经网络CNN总结 从神经网络到卷积神经网络（CNN）我们知道神经网络的结构是这样的：那卷积神经网络跟它是什么关系呢？其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。 卷积神经网络的层级结构
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2024-03-29 14:18:10
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