10分钟学会matlab实现cnn图像分类 整体代码链接：https://pan.baidu.com/s/1btnY-jZXMK9oj3ZQxDvz8g 提取码：k4v8 可以打开代码，我来一步一步为你讲解，每步的含义，还有你该如何使用！目录1.为了便于理解，这里说一些基本概念，会的直接跳过程序在后面 1.1 通道
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2023-10-13 00:02:16
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BP神经网络通俗教程（matlab实现方法）BP神经网络是什么BP（Back-propagation，反向传播）神经网络是最传统的神经网络。当下的各种神经网络的模型都可以看做是BP神经网络的变种（虽然变动很大…）。 这东西是干什么用的呢？ 我们在现实中要处理的一切问题映射到数学上只分为两类，可归纳的问题与不可归纳的问题。首先什么是不可归纳的问题，举个例子，你不能用一套完美的数学公式去表达所有的质数
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2024-01-03 14:57:20
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使用神经网络能执行几种典型的任务：聚类、拟合、分类（模式识别）以及时间序列预测。其中分类任务可以说是最常应用的场景之一，在之前的文章里也使用了分类任务作为案例对神经网络进行了入门讲解。时常遇到想要使用神经网络快速地实现分类的同学。今天就讲一讲怎么用MATLAB快速地完成吧。1.准备数据这里使用MNIST数据集作为案例。MNIST是一个很有名的手写数字识别数据集。对于每张照片，都是以一个28*28的
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2023-08-21 20:35:40
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SqueezeNet是一种轻量级的卷积神经网络（CNN），其设计目的是在使用少量的参数和计算资源的情况下，保持较高的分类性能，使用SqueezeNet在MATLAB中进行图像分类训练。 步骤1：准备数据集 首先，我们需要准备一个图像分类数据集。在本文中，我们将使用CIFAR-10数据集，其包含了10个类别的60000个32x32的RGB图像。可以在MATLAB中使用以下命令下载
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2024-05-13 09:32:38
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1 内容介绍随着现代信息技术的迅速发展，许多领域都积累了大量的数据。我们渴望发现潜在于这些数据中的知识与规律。正是这一需求造就了数据挖掘学科的兴起及数据挖掘技术的发展。作为一个多学科交叉的综合性领域，数据挖掘涉及了数据库、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络和数据可视化等学科。数据分类与预测作为一种重要的挖掘技术有着广泛的应用。在这一研究方向，目前已提出了多种分类方法（如决策树归纳分类
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2024-02-12 14:10:36
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CNN神经网络给图像分类（Matlab）你要看你的图像是什么。如果是彩色数字，先转成灰度。用MNIST训练网络。如果是各种主题，用彩色的imageNET训练。如果你的数据量大到足以与数据集媲美，那么直接用你的数据训练网络即可。在流行的数据集上训练完，你需要固定卷积池化层，只训练后面的全连接层参数，用你自己的数据集。CNN一是调整网络结构，几层卷积几层池化，卷积的模板大小等。而是在确定结构上调整参数
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2023-10-13 00:00:55
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算法流程关于BP神经网络的公式推导，上一篇博文《BP神经网络原理简单介绍以及公式推导（矩阵形式和分量形式） 》已经做了详细的说明。接下来，我们利用MATLAB对BP神经网络进行实现。我们直接上代码，并进行解释。MATLAB 代码整个代码是基于BP神经网络矩阵形式编写的，对公式有疑惑的同学可以参考下上篇博文。sigmoid.mfunction [ out ] = sigmoid( in )
%SIG
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2023-06-14 17:06:24
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一.导论在图像语义分割领域，困扰了计算机科学家很多年的一个问题则是我们如何才能将我们感兴趣的对象和不感兴趣的对象分别分割开来呢？比如我们有一只小猫的图片，怎样才能够通过计算机自己对图像进行识别达到将小猫和图片当中的背景互相分割开来的效果呢？如下图所示： 而在2015年出来的FCN，全卷积神经网络完美地解决了这个问题，将曾经mean IU(识别平均准确度)只有百分
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2023-11-20 08:56:16
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今天给大家分享关于卷积神经网络经典结构（CNN）。经典的图像分类的CNN结构就是如上图一样输入层，接着是卷积层和池化层交替排列形成的，最后是三层全连接层和softmax层进行最终的图片分类。卷积层我们首先来谈卷积层（convolutional layer）。卷积层是指使用卷积的操作处理图片，在我们了解卷积的定义前，我们先了解一下图片。首先我们要先了解图片是怎么储存的。图片的储存方式是以像素点储存的
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2023-11-10 17:42:43
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神经网络图像分类基本步骤 第一步：找到需要分类的图像，如下方的10.jpg 第二步：找到样本数据，分类是需要有样本数据的，数据集中已经给出 第三步：替换掉下方的代码数据即可代码clear all;
%读入样本10,即遥感图像的背景
I=imread('10.jpg');
%将样本图像降维处理
R=I(:,:,1);
G=I(:,:,2);
B=I(:,:,3);
%灰度值归一化
R=im2doub
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2023-08-08 01:39:20
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一、训练集参加了一个气象比赛，记录一下训练过程 数据集是在比赛官网上下载的； 说明一下，数据集大部分应该是比赛主办方在网上爬的，所以下载不了数据集也没关系，自己写个爬虫程序下载一下一样的。二、训练过程我用的是pytorch框架写的，主要是用了个残差网络进行训练，具体代码如下：# -*- encoding:utf-8 -*-
import torch
import os
from torchvisi
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2023-08-21 19:19:52
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1 实验结果有点糊，将就看一下，一个手写数字的自动识别，识别的准确率大概为94%2、数据集Minist下载地址：://yann.lecun/exdb/mnist/ 四个文件分别为训练集数据、训练集标签、测试集数据、测试集标签。官方介绍，训练集数据有60000张，测试集数据有10000张。（说明：下载后电脑会自动解压成.ubyte.gz格式），这四个文件不是标准的图片格式，因此我们需
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2024-04-10 12:42:29
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CNN卷积神经网络是人工智能的开端，CNN卷积神经网络让计算机能够认识图片，文字，甚至音频与视频。CNN卷积神经网络的基础知识，可以参考：CNN卷积神经网络 LetNet体系结构是卷积神经网络的“第一个图像分类器”。最初设计用于对手写数字进行分类，上期文章我们分享了如何使用keras来进行手写数字的神经网络搭建：Keras人工智能神经网络 Classifier 分类 神经网络搭建我们也
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2024-01-08 15:19:08
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卷积神经网络分类器一个卷积神经网络： 可以看到输入层的宽度和高度对应于输入图像的宽度和高度，而它的深度为1。接着，第一个卷积层对这幅图像进行了卷积操作，得到了三个Feature Map。这里的"3"意思就是这个卷积层包含三个Filter，也就是三套参数，每个Filter都可以把原始输入图像卷积得到一个Feature Map，三个Filter就可以得到三个Feature Map。至于一个卷积层可以
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2023-09-18 21:38:17
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这里我们采用cifar10作为我们的实验数据库。 首先下载TensorFlow Models库，以便使用其中提供的CIFAR-10数据的类。git clone https://github.com/tensorflow/models.git
cd models/tutorials/image/cifar10下面开始构建CNN网络import cifar10
import cifar10_inpu
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2024-02-22 19:48:29
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图片分类用的就是卷积神经网络加上全连接神经网。具体流程如下： 首先导包，导入pytorch相关包。import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import matplotlib.pyplot as
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2023-10-11 22:58:14
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# BP神经网络图像分类
BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种常用的人工神经网络，被广泛应用于图像分类问题中。图像分类是计算机视觉领域的重要任务，它的目标是将输入的图像分为不同的类别。本文将介绍BP神经网络的原理和实现，并提供一个代码示例，用于图像分类任务。
## 基本原理
BP神经网络是一种有向无环图，它由输入层、隐藏层和输出层组成。每个神经元
原创
2023-07-31 18:37:56
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卷积神经网络 深度神经网络的重要性在于，它开启了通向复杂非线性模型和对知识进行分层处理的系统方法的大门。人们开发了很多提取图像特征的技术：SIFT、HoG、Textons、图像旋转、RIFT、GLOH等。卷积神经网络的特点和优势在于自动提取特征。 卷积层生成特征映射图（feature map）的新图像，其突出了原始图像的独特特征。卷积滤波器矩阵的值时通过训练过程确定的。
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2023-07-26 22:19:53
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各位同学大家好，今天和大家分享一下TensorFlow2.0中如何使用函数方法自定义卷积神经网络。1. 导入数据获取系统自带的10分类图像数据，50k张用于训练，10k张用于测试。# 10分类卷积神经网络
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import Sequential,opti
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2023-09-22 16:09:53
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做模式识别尤其是深度学习的小伙伴，十之八九都在使用Pytorch或Tensorflow完成着自己的idea。确实，如今的主流框架中，python凭借优秀的生态攻城略地，独领风骚。但是对于很多刚刚入门深度学习的新手，尤其是用惯了Matlab又不熟悉python的小伙伴，并不要求有多么新颖且赶潮流的模型，那么这种情况下，Matlab提供的Deep Learning Toolbox可能就是
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2023-11-20 09:07:26
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