实例介绍
【实例简介】
CNN——卷积神经网络类数字识别matlab实现代码,原因是现在而与Matlab c++ / CUDA库前端比一个Matlab库。这个项目提供了matlab类卷积神经网络的实现。勒存这网络是由Yann和已经成功地使用在许多实际应用,如手写数字识别、人脸检测、机器人导航等更多信息。由于卷积网络的一些建筑的特性,如重量共享实现它是不现实的利用Matlab神经网络工具箱没有它的源代码的修改。这就是为什么这类作品几乎独立于神经网络工具箱(即将完全独立这个版本包括示例使用CNN手写数字的识别。如果你只是想试试cnet_tool运行。你会看到一个简单的GUI。它加载pretrained cnet的卷积神经
【实例截图】
【核心代码】
CNN
├── license.txt
└── ver 0.83
├── back_conv2.m
├── back_subsample.m
├── changelog.txt
├── changelog.txt~
├── cnet.mat
├── cnet_tool.m
├── @cnn
│ ├── adapt_dw.m
│ ├── calchx.m
│ ├── calcje.m
│ ├── calcMCR.m
│ ├── check_finit_dif.m
│ ├── cnn.m
│ ├── cnn_size.m
│ ├── cutrain.m
│ ├── init.m
│ ├── sim.m
│ ├── subsasgn.m
│ ├── subsref.m
│ └── train.m
├── cnn2singlestruct.m
├── cnn_gui.fig
├── cnn_gui.m
├── cucalcMCR.m
├── cutrain_cnn.m
├── fastFilter2.m
├── license.txt~
├── mse.m
├── preproc_data.m
├── preproc_image.m
├── purelin.m
├── rand_std.m
├── readme.txt
├── readMNIST_image.m
├── readMNIST.m
├── rot180.m
├── singlestruct2cnn.m
├── subsample.m
├── tansig_mod.m
├── test_dgt.m
└── train_cnn.m
2 directories, 41 files
CNN——卷积神经网络类数字识别matlab实现代码,原因是现在而与Matlab c++ / CUDA库前端比一个Matlab库。这个项目提供了matlab类卷积神经网络的实现。勒存这网络是由Yann和已经成功地使用在许多实际应用,如手写数字识别、人脸检测、机器人导航等更多信息。由于卷积网络的一些建筑的特性,如重量共享实现它是不现实的利用Matlab神经网络工具箱没有它的源代码的修改。这就是为什么这类作品几乎独立于神经网络工具箱(即将完全独立这个版本包括示例使用CNN手写数字的识别。如果你只是想试试cnet_tool运行。你会看到一个简单的GUI。它加载pretrained cnet的卷积神经
【实例截图】
【核心代码】
CNN
├── license.txt
└── ver 0.83
├── back_conv2.m
├── back_subsample.m
├── changelog.txt
├── changelog.txt~
├── cnet.mat
├── cnet_tool.m
├── @cnn
│ ├── adapt_dw.m
│ ├── calchx.m
│ ├── calcje.m
│ ├── calcMCR.m
│ ├── check_finit_dif.m
│ ├── cnn.m
│ ├── cnn_size.m
│ ├── cutrain.m
│ ├── init.m
│ ├── sim.m
│ ├── subsasgn.m
│ ├── subsref.m
│ └── train.m
├── cnn2singlestruct.m
├── cnn_gui.fig
├── cnn_gui.m
├── cucalcMCR.m
├── cutrain_cnn.m
├── fastFilter2.m
├── license.txt~
├── mse.m
├── preproc_data.m
├── preproc_image.m
├── purelin.m
├── rand_std.m
├── readme.txt
├── readMNIST_image.m
├── readMNIST.m
├── rot180.m
├── singlestruct2cnn.m
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