卷积神经网络CNN代码解析
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。今天我们将对深度学习 matlab 包 DeepLearnToolbox-master 中的 CNN 部分进行代码解析。
一、卷积神经网络模型
卷积神经网络模型由多个卷积层和池化层组成。卷积层用于提取图像特征，而池化层用于降采样。该模型使用了 MNIST 数据集作为训练样本，每个样本特征为一个 28*28 的向量。
二、DeepLearnToolbox-master 中的 CNN 部分
DeepLearnToolbox-master 是一个深度学习 matlab 包，包含多种机器学习算法，包括卷积神经网络、深度信念网络、自动编码等。 CNN 部分是 DeepLearnToolbox-master 的一个重要组成部分，包含多个函数，用于实现卷积神经网络的训练和测试。
三、函数调用关系
DeepLearnToolbox-master 中的 CNN 部分的函数调用关系如下：
* Test_example_CNN：测试例程，用于设置 CNN 的基本参数规格，包括卷积、降采样层的数量，卷积核的大小、降采样的降幅等。
* cnnsetup：初始化卷积核、偏置等参数。
* cnntrain：训练 CNN，将训练数据分成批量，然后调用 cnnff 完成训练的前向过程，cnnbp 计算并传递神经网络的 error，并计算梯度（权重的修改量），cnnapplygrads 把计算出来的梯度加到原始模型上去。
* cnntest：测试当前模型的准确率。
四、cnnsetup 函数
cnnsetup 函数用于初始化 CNN 的参数，包括设置各层的 mapsize 大小，初始化卷积层的卷积核、bias 等参数。卷积核的权重设置为：-1～1 之间的随机数/sqrt(6/（输入神经元数量+输出神经元数量））。
五、卷积神经网络的训练
卷积神经网络的训练过程包括数据预处理、模型初始化、训练、测试等步骤。在训练过程中，我们需要将数据转换为相应的格式，并归一化。然后，设置网络结构及训练参数，初始化网络，对数据进行批量训练，验证模型准确率，绘制均方误差曲线。
六、结论
本文对 DeepLearnToolbox-master 中的 CNN 部分进行了代码解析，介绍了卷积神经网络模型、函数调用关系、cnnsetup 函数和卷积神经网络的训练过程。卷积神经网络是深度学习领域中的一种重要模型，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。
2025-11-02 20:24:17
570KB
1
卷积神经网络CNN代码解析-matlab
一、Test_example_CNN:
Test_example_CNN:
1设置CNN的基本参数规格，如卷积、降采样层的数量，卷积核的大小、降采样的降幅
2 cnnsetup函数 初始化卷积核、偏置等
3 cnntrain函数 训练cnn，把训练数据分成batch，然后调用
3.1 cnnff 完成训练的前向过程，
3.2 cnnbp计算并传递神经网络的error，并计算梯度（权重的修改量）
3.3 cnnapplygrads 把计算出来的梯度加到原始模型上去
4 cnntest 函数，测试当前模型的准确率
该模型采用的数据为mnist_uint8.mat，
含有70000个手写数字样本其中60000作为训练样本，10000作为测试样本。
2023-11-23 16:08:13
518KB
1
只含一层卷积层的CNN也可以将手写数字识别的正确率达到99%
2022-11-02 20:10:05
29.17MB
1
莫烦pytorch教程的CNN代码的一些旧版的修改
作为一个代码小白，最近在学习莫烦的pytorch教程，因为时间比较长了，有些地方需要做一些修改，写个日记记录下我的笔记。
导入包和数据预处理
import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.data as Data
import torchvision
import matplotlib.pyplot as plt
torch.manual_seed(1)
#超参数设置
EPOCH = 1
BATCH_SIZE = 50
LR = 0.001
DOWNLOAD_MNIST = Fal
2021-12-10 19:40:28
45KB
1
卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层：
•输入层：用于数据的输入
•卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射
•激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射
•池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量。
•全连接层：通常在CNN的尾部进行重新拟合，减少特征信息的损失
2021-11-30 10:08:18
491KB
1