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：

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

相关问题

CNN回归预测 matlab代码

以下是一个简单的CNN回归预测的MATLAB代码示例：

% 加载数据
load('data.mat');

% 划分训练集和测试集
train_idx = 1:800;
test_idx = 801:1000;
X_train = X(train_idx,:);
y_train = y(train_idx);
X_test = X(test_idx,:);
y_test = y(test_idx);

% 创建CNN模型
layers = [
    imageInputLayer([1 10 1])
    convolution2dLayer([1 3], 16)
    reluLayer()
    maxPooling2dLayer([1 2], 'Stride', [1 2])
    convolution2dLayer([1 3], 32)
    reluLayer()
    maxPooling2dLayer([1 2], 'Stride', [1 2])
    convolution2dLayer([1 3], 64)
    reluLayer()
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer()];
options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 50, 'MiniBatchSize', 16, ...
    'ValidationData', {X_test, y_test}, 'Plots', 'training-progress');
net = trainNetwork(X_train, y_train, layers, options);

% 在测试集上进行预测
y_pred = predict(net, X_test);

% 计算均方误差
mse = mean((y_test - y_pred).^2);
disp(['MSE: ', num2str(mse)]);

该代码中使用了一个简单的CNN模型，包含卷积层、池化层和全连接层。训练时使用了Adam优化器，50个epoch，每个batch大小为16。在测试集上进行预测并计算了均方误差。请注意，该代码仅供参考，具体的模型结构和参数需要根据数据集进行调整。

CNN 回归 matlab

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：

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。