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2.部分仿真图预览
3.算法概述
在无监督预训练出现之前，训练深度神经网络通常非常困难，而其中一个特例是卷积神经网络。卷积神经网络受视觉系统的结构启发而产生。第一个卷积神经网络计算模型是在Fukushima(D的神经认知机中提出的，基于神经元之间的局部连接和分层组织图像转换，将有相同参数的神经元应用于前一层神经网络的不同位置，得到一种平移不变神经网络结构形式。后来，Le Cun等人在该思想的基础上，用误差梯度设计并训练卷积神经网络，在一些模式识别任务上得到优越的性能。至今，基于卷积神经网络的模式识别系统是最好的实现系统之一，尤其在手写体字符识别任务上表现出非凡的性能。
4.部分源码
..................................................
y1=zeros(100,1);
y2=ones(100,1);
ytrain=[y1;y2];
ytrain=categorical(ytrain);%%函数包要求标签类型是categorical
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
layers = [ ...
imageInputLayer([1 2048 1])%%2D-CNN
convolution2dLayer([1,2],4)
reluLayer
maxPooling2dLayer([1 2],'Stride',2)
convolution2dLayer([1,2],4)
reluLayer
maxPooling2dLayer([1 2],'Stride',2)
fullyConnectedLayer(2)
softmaxLayer
classificationLayer];
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MaxEpochs',100,...
'InitialLearnRate',1e-4, ...%%训练参数
'Verbose',false, ...
'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(Xtrain,ytrain,layers,options);%网络训练
A197
