matlab注释以下代码convFilters = zeros(9*9, 20); for i = 1:20 filter = W1(:, :, i); convFilters(:, i) = filter(:); end figure display_network(convFilters); title('Convolution Filters')
时间: 2024-03-20 11:44:05 浏览: 16
```
% 创建一个9x9的零矩阵,用于存储卷积滤波器
convFilters = zeros(9*9, 20);
% 循环20次,提取W1中的卷积滤波器
for i = 1:20
filter = W1(:, :, i); % 获取第i个卷积滤波器
convFilters(:, i) = filter(:); % 将该卷积滤波器转化为列向量,并存储到convFilters中
end
% 展示所有卷积滤波器的可视化结果
figure
display_network(convFilters); % 调用display_network函数,用于可视化卷积滤波器
title('Convolution Filters') % 设置标题
```
以上代码用于将卷积神经网络中的卷积滤波器可视化。首先,创建一个9x9的零矩阵convFilters,用于存储所有卷积滤波器。然后,使用循环提取W1中的每一个卷积滤波器,将其转化为列向量,并存储到convFilters中。最后,使用display_network函数可视化所有的卷积滤波器,并设置标题为“Convolution Filters”。
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这段代码加载了一个名为MnistConv.mat的文件,然后使用其中的变量进行卷积神经网络的前向传播计算。具体来说,它首先选择了一个样本k,然后对其进行卷积操作并使用ReLU激活函数进行激活,接着对其进行平均池化操作,并将结果进行形状变换。然后,它将该结果与一个权重矩阵相乘并再次使用ReLU激活函数进行激活,最后使用Softmax函数得到最终的输出。此外,它还使用一些可视化技术,如显示输入图像、卷积滤波器、卷积特征和ReLU特征等。
for i=1:120 s[i]=i end
在MATLAB中,数组索引是从1开始的,所以你需要将`[i]`更改为`(i)`。以下是修改后的代码:
```matlab
s = zeros(1, 120);
for i = 1:120
s(i) = i;
end
```
这段代码创建了一个名为`s`的数组,大小为1×120。然后,使用循环从1到120遍历,并将当前索引值赋给数组`s`的相应位置。
请注意,你可以根据需要修改数组的大小和循环的起始值、终止条件等。在这个示例中,数组`s`将包含从1到120的整数。