使用matlab工具箱创建神经网络模型_第1页
使用matlab工具箱创建神经网络模型_第2页
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文档简介

1、用Deep Network Designer工具箱建立网络Deep Network Designer 工具箱可实现以下功能:导入、编辑网络从头建立新的网络通过拖拽方式增加网络层和连接(类似Simulink)查看、编辑网络层属性生成matlab代码1.打开App,导入网络在App标题栏中,点击Deep Network Designer 按钮即可打开工具箱,也可在命令窗中输入以下命令打开deepNetworkDesigner在开始界面,有一些预训练网络可供下载安装。1一般通过新建或从工作区导入的方式创建网络2.增加/编辑网络层App提供了常用的网络层模块,可通过拖拽的方式添加,软件自带的层模块有:

2、输入层(图片/序列输入)、卷积和全连接层(二维/三维卷积)、池化层、序列层(lstm、gru、NLP处理)、激活函数(relu、elu、tanh等)、归一化等工具(BN、dropout)、目标检测、输出层。另外,可以通过命令行自己建立新的层,并添加到网络中。2在工作区中点击每个层,可以查看修改层属性参数,也可选中各层进行复制、剪切、删除等操作。3.分析网络3点击Analyze按钮可以检查分析网络,检查网络结构是否有问题,分析各层的可学习参数数量,errors为0时,网络可用于训练。4.使用Deep Network Designer进行训练首先在Data 栏中,点击Import Data 按钮导入训练集,然后在Training栏中,进行网络训练。App中可对训练集进行数据增强,可设置训练参数。5.网络导出也可将建好的网络导出到matlab工作区,通过 trainNetwork 命令进行训练。也可先在App中训练完毕,将训练好的网络导出到工作区,这样导出的网络包含已学习的权重参数。trainedNet =

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