MATLAB如何画长方形，怎么用rectangle函数rectangle函数用于绘制矩形图形。例如>>rectangle('Position',[0 0 2 4],'Curvature',0.2)>>axis equal 请教大家关于MATLAB中关于regionprops和rectangle首先，小编想做的是将一个二值图像中各个分块用最小矩形表示出来，regionp%绘制
降维工具箱drtool
主页如下，现在的最新版本是2013.3.21更新，版本v0.8.1b
http://homepage.tudelft.nl/19j49/Matlab_Toolbox_for_Dimensionality_Reduction.html
PCA基本流程：1、训练集矩阵算协方差矩阵A;2、算协方差矩阵特征值与特征向量;3、按特征值的大小排列特征矩阵，得B，对应的特征值（按从大到小排列）组成向量a;4、A*B得到去关联的新矩阵C，A与C的对应位置物理意义相同（指样本维度和样本数），但是去掉了关联，并且按特征贡献度大小排列;5、选贡献度百分比或降维后的维度。例如百分之90，则是取满足sum（a(1:n)）/sum(a)>90%的最
卷积层CNN中卷积层的作用：CNN中的卷积层，在很多网络结构中会用conv来表示，也就是convolution的缩写。卷积层在CNN中扮演着很重要的角色——特征的抽象和提取，这也是CNN区别于传统的ANN或SVM的重要不同。对于图片而言，图片是一个二维度的数据，我们怎样才能通过学习图片正确的模式来对于一张图片有正确的对于图片分类呢？这个时候，有人就提出了一个观点，我们可以这样，对于所有的像素，全部
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2024-08-07 09:07:41
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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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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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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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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
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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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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Matlab 音频信号处理 现有原始音频文件SunshineSquare.wav，后半段音频被人为加上了多频段的噪音，使用matlab工具对其进行分析并消除噪音还原出无噪音频文件。 Step1：分析原始音频文件读取[audio_data, fs] = audioread('../../SunshineSquare.wav');
L = length(audio_data);
% 听一
当使用代码时，遇到一片段很多并且使用率非常高时，我们就可以用到函数来封装他，每次调用他的时候，就只要调用函数名就可。Matlab也提供了函数的实现。1.自定义函数 当系统自带的函数不能满足当前需求时，我们就可以像Java一样声明一个新的方法。Matlab也可以做同样的事。 &n
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2024-03-21 10:57:29
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Dropout什么是Dropout为什么要用DropoutDropout工作原理Dropout如何达到正则化的效果dropout Python代码Reference 什么是DropoutDropout是在神经网络中广泛应用的一种正则化技术，也可以称之为一个小Trick。由Hinton在其论文《Improving neural networks by preventing co-adaptatio
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2024-08-05 08:32:13
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目录2 人工神经网络2.1 神经元2.2 激活函数3 卷积神经网络之层级结构4 CNN之卷积计算层4.1 CNN怎么进行识别4.2 什么是卷积4.3 图像上的卷积4.4 GIF动态卷积图5 CNN之激励层与池化层5.1 ReLU激励层5.2 池化pool层6 后记1 前言 2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都
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2024-05-26 16:23:57
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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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一、绘图的基本步骤在MATLAB中绘制图形，通常采用以下7个步骤 1.准备数据 准备好绘图需要的横坐标变量和纵坐标变量数据。 2.设置当前绘图区 在指定的位置创建新的绘图窗口，并自动以此窗口的绘图为当前绘图区。 3.绘制图形 创建坐标轴，指定叠加绘图模式，绘制函数曲线。 4.设置图形中曲线和标记点格式 设置图形中的线宽、线型、颜色和标记点的形状、大小、颜色等。 5.设置坐标轴和网格线属性 将坐标轴
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2024-05-09 18:41:07
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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）的作者是 RasmusBerg Palm。今天给介绍deepLearnToolbox-master中的CNN部分。
DeepLearnToolbox-master中CNN内的函数：
调用关系为：
该模
