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

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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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[{"title":"（ 102 个子文件 17.72MB ） maxoutmatlab代码-MatlabCNN:用于2D卷积神经网络的Matlab代码","children":[{"title":"loss_softmax.m 670B ","children":null,"spread":false},{"title":"loss_le.m 350B ","children":null,"spread":false},{"title":"param_mgr_fmwl.m 1.02KB ","children":null,"spread":false},{"title":"param_mgr_naive.m 644B ","children":null,"spread":false},{"title":"obsolete_trans_fc_dropout.m 3.33KB ","children":null,"spread":false},{"title":"......","children":null,"spread":false},{"title":"文件过多，未全部展示","children":null,"spread":false}],"spread":true}]

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