maxoutmatlab代码-MatlabCNN:用于2D卷积神经网络的Matlab代码

时间:2024-06-12 20:32:07
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文件名称:maxoutmatlab代码-MatlabCNN:用于2D卷积神经网络的Matlab代码

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更新时间:2024-06-12 20:32:07

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maxout Matlab代码Matlab神经网络 用于2D卷积神经网络的Matlab代码 受到“”和“”的启发,但以教育为目的。 提供精心设计的matlab类层次结构,通过简单地阅读代码,可以帮助人们了解卷积神经网络和多层感知器(MLP)的工作流程。 概括: 基本层(M到N转换): 全连接,卷积[1] 平均池,最大池 辅助层:本地响应归一化[2] 激活层(逐点变换):Sigmoid,Relu [2] 正则化:辍学(实施为逐点变换),最大范数约束[3] 参数更新:动量和权重衰减的随机梯度下降(小批量)[3] 损失:最小二乘(用于分类/回归),Softmax /交叉熵/逻辑损失(用于分类) 可视化:类模型和类显着性图[4] 注意:随意使用代码,但这主要是为了我个人玩耍,并且开发仍在进行中,因此不能保证没有错误:) 去做 代码 myCNN 显示损失 从加载的模型继续训练 反式 输入特征图的卷积层选取随机子集 Maxout? doc 给出了比Jake Bouvrie的“卷积神经网络注释”中的数学细节更多的注释 多维数组演算 卷积导数; 卷积作为脉冲卷积的总和 解释为什么“原子层”的设计手册


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