CNN 回归 matlab
时间: 2023-10-10 08:13:56 浏览: 58
基于MATLAB的深度学习工具箱可以实现CNN回归。首先,你需要将数据转换成MATLAB的CNN输入数据形式,也就是4-D形式。这可以通过使用reshape函数来实现。然后,你需要建立CNN模型。在这个模型中,你可以设置输入层的参数,包括输入数据的大小。接下来,你可以添加卷积层、激活函数层、池化层和全连接层。最后,添加一个输出层和回归层用于计算损失值。以下是一个示例CNN回归的MATLAB代码:
```matlab
layers = [
imageInputLayer([209 1 1])
convolution2dLayer([3,1], 16, 'Padding', 'same')
reluLayer
maxPooling2dLayer([2 1],'Stride',2)
fullyConnectedLayer(384)
reluLayer
fullyConnectedLayer(384)
fullyConnectedLayer(1)
regressionLayer
];
options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 50, 'MiniBatchSize', 64);
net = trainNetwork(trainD, targetD, layers, options);
```
这段代码中,trainD是训练集输入,targetD是训练集输出。
相关问题
CNN回归模型matlab
根据提供的引用内容,CNN回归模型的MATLAB代码示例如下:
```MATLAB
layers = [
imageInputLayer([209 1 1]) % 输入层参数设置
convolution2dLayer([3,1],16,'Padding','same') % 卷积层的核大小[3 1],因为我们的输入是[209 1],是一维的数据,所以卷积核第二个参数为1就行了,这样就是1d卷积
reluLayer % relu激活函数
maxPooling2dLayer([2 1],'Stride',2) % 2x1 kernel stride=2
fullyConnectedLayer(384) % 384 全连接层神经元
reluLayer % relu激活函数
fullyConnectedLayer(384) % 384 全连接层神经元
fullyConnectedLayer(1) % 输出层神经元
regressionLayer % 添加回归层,用于计算损失值
];
```
在该模型中,我们使用了卷积层、池化层、全连接层和回归层,以搭建一个用于回归的CNN模型。输入图像的尺寸是[209 1 1],经过卷积、激活函数、池化和全连接操作后,最后通过输出层得到回归结果。
关于MATLAB CNN回归模型的
matlab cnn回归
要使用MATLAB实现CNN回归,可以按照以下步骤进行:
1. 准备数据集:数据集应包含输入数据和对应的目标值,可以使用MATLAB自带的数据集或者自己准备数据集。
2. 构建CNN模型:可以使用MATLAB自带的深度学习工具箱中的卷积神经网络函数构建模型,也可以自己搭建。
3. 训练模型:使用训练数据集对CNN模型进行训练,可以使用MATLAB自带的训练函数或者自己编写训练代码。
4. 测试模型:使用测试数据集对训练好的模型进行测试,评估模型的性能。
5. 使用模型进行预测:使用训练好的模型对新的数据进行预测,得到对应的回归结果。
需要注意的是,在CNN回归中,输出层需要使用线性激活函数,而不是一般的softmax函数。
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