MATLAB2017深度学习工具箱总结
Matlab一直以来都有着神经网络工具箱,而从2016的版本开始,提供深度神经网络的相关工具。而到现如今2017的版本,功能更加完善,因此本人在此总结Matlab 2017所包含的深度学习的功能。
如今版本的Matlab已经包含的如下功能:
Ø 利用自己的数据微调训练好的网络(迁移学习)
Ø 获取已经训练好的神经网络
包含Alexnet、VGG16、VGG19
Ø 提供了方便的窗口式的神经网络工具箱
Neural Newwork Time Series Tool神经网络时间序列工具,可训练RNN
Neural Pattern Recognition app 神经网络特征识别工具
Neural Fitting app 神经网络拟合工具
Nerual Clustering app 神经网络聚类工具
Ø 使用深度神经网络进行分类或回归
Ø 使用超过内存大小的数据集来训练网络
Ø 训练用于目标检测的神经网络
Ø 特征网络可视化
Ø 在个人电脑或者云端使用CPU、GPU、多个GPU加速训练
当前版本GPU计算性能高于2.0的都使用GPU加速
Ø 提供了经典的神经网络应用例子与教程(附代码)
例如,MNIST手写体识别,Deep Dream、Fast-RCNN物体检测等
Ø 提供了官方的Caffe接口
载入Caffe模型、层等
Ø 提供了一系列预处理工具
自动修改训练集图片文件名等
Ø 提供了神经网络控制系统工具箱
表1 Matlab 2017支持的层与网络(在matlab命令行中输入doc+类名可查看使用方法)
类型 |
类名(构造方法) |
含义 |
||
层 |
inputLayer |
图像输入层 |
||
convolutional2dLayer |
2D卷基层 |
|||
reluLayer |
ReLU层 |
|||
crossChannelNormalizationLayer |
归一化层(batch normalization) |
|||
AveragePooling2DLayer |
平均Pooling层 |
|||
MaxPooling2DLayer |
Max Pooling层 |
|||
FullyConnectedLayer |
全连接层 |
|||
DropoutLayer |
Dropout层(防止过拟合) |
|||
SoftmaxLayer |
Softmax层 |
|||
ClassificationOutputLayer |
分类输出层(默认损失函数为交叉熵) |
|||
RegressionOutputLayer |
回归输出层(默认损失函数为MSE) |
|||
Autoencoder |
自编码层 |
|||
时序网络 |
timedelaynet |
时间延迟神经网络 |
||
layrecnet |
循环神经网络 |
|||
narnet |
非线性自回归神经网络 |
|||
narxnet |
具有外部输入的非线性自回归神经网络 |
|||
distdelaynet |
分布式延迟网络 |
|||
回归网络 (MSE) |
cascadeforwardnet |
级联神经网络 |
||
feedforwardnet |
前馈神经网络 |
|||
fitnet |
函数拟合神经网络 |
|||
识别分类网络 |
lvqnet |
学习向量量化神经网络 |
||
patternnet |
模式识别网络 |
|||
神经网络聚类 |
selforgmap |
自组织网络 |
||
competlayer |
竞争层 |
MATLAB2017深度学习工具箱总结相关推荐
- MatConvNet深度学习工具箱安装教程
MatConvNet深度学习工具箱安装教程 方法1 方法2 安装成功测试方法 安装matlab2020a: 安装Visual Studio 2017: 方法1 步骤1: 到官网http://www.v ...
- 【MATLAB深度学习工具箱】学习笔记--体脂估计算例再分析:拟合神经网络fitnet里面的数据结构】
原文链接如下 [MATLAB深度学习工具箱]学习笔记--体脂估计Body Fat Estimation_bear_miao的博客-CSDN博客介绍本示例展示一个函数拟合神经网络如何根据解剖学测量结果估 ...
- 【MATLAB深度学习工具箱】学习笔记--体脂估计算例再分析:拟合神经网络fitnet里面的函数】
介绍 上一篇 [MATLAB深度学习工具箱]学习笔记--体脂估计算例再分析:拟合神经网络fitnet里面的数据结构]_bear_miao的博客-CSDN博客原文链接如下[MATLAB深度学习工具箱]学 ...
- 为MATLAB添加深度学习工具箱
深度学习工具箱下载地址:https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox. 一.配置 1. 下载后解压,把解压后的文件夹复制到MATLAB工具箱文件 ...
- dbn源代码matlab,深度学习工具箱的DBN代码的例子有问题
从这里找到的,https:// github.co/ rasmusbergpalm/ DeepLearnToolbox 当然,搜索深度学习工具箱也行. function test_example_DB ...
- MATLAB深度学习工具箱
深度学习工具箱下载地址:https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox.(ps:此项目已经停止,不再更新了.相关更加详细的介绍请参考Hinton和 ...
- 【matlab】强化/深度学习工具箱例程调用汇总及编程实例
前言 前段时间帮导师申请项目时涉及到了智能化,因为行文过于天马行空导师要求将大致思路仿真出来试试,于是就又找到了强大的MATLAB,在网上一顿搜索后发现最新的强化学习以及深度学习的工具箱只有2019年 ...
- Matlab深度学习笔记——深度学习工具箱说明
本文是Rasmus Berg Palm发布在Github上的Deep-learning toolbox的说明文件,作者对这个工具箱进行了详细的介绍(原文链接:https://github.com/ra ...
- 使用matlab深度学习工具箱实现CNN卷积神经网络训练仿真
目录 1.算法描述 2.仿真效果预览 3.MATLAB核心程序 4.完整MATLAB 1.算法描述 深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning) ...
最新文章
- Windows C++中__declspec(dllexport)的使用
- AI模型落地难?试试这个15分钟搞定的开源工具
- ms sql 聚合事例
- jquery ajax error但状态是200,jQuery $ .ajaxError()在200上运行 - 好的
- shell脚本手动执行成功,定时任务调用失败的解决方法。
- 中讯环亚开始招大客户销售啦
- linux硬盘检测工具下载,硬盘健康检测软件(HDSentinel Linux服务器版)
- 网络安全-技术与实践 书本习题练习
- linux系统pdf文件转word文档,PDF如何转换为Word文件?用它,就是这么简单!
- 算法---逻辑智力题
- 动态规划经典入门题(初学必刷)
- 十大热门职位发布 高薪行业一目了然
- 如何在D盘以管理员身份,运行cmd
- 联想拯救者Y9000P唤醒修复
- 显卡1060和1660测试对比
- 联邦学习论文阅读三:ChainFL
- 历届上海国际电影节获奖名单
- “无法在设置线程模式后对其加以更改”
- python中多进程终止_Python中的多进程
- 【转】微信小游戏开发总结
热门文章
- Origin使用手册/笔记第二部分:数据的录入
- Python__getattr__、__setattr__、__delattr__、__getitem__、__setitem__、__getattribute__方法的理解
- python 判断文件夹或文件是否存在
- Linux系统编程:习题,父子进程通过信号通信,实现交替数数
- ReportViewer中设置ServerReport.ReportServerCredentials属性的方法(WEB版)
- 2018-2019-2 网络对抗技术 20165320 Exp2 后门原理与实践
- Callable 和 Future接口 学习
- Xcode7 添加PCH文件
- Android——4.2.2 文件系统文件夹分析
- supesite 相关 修改