MATLAB深度学习代码

时间: 2023-05-28 11:08:09 浏览: 219
作为一个AI语言,MATLAB在深度学习领域也有着广泛的应用。下面是一些常用的MATLAB深度学习代码: 1. 数据读取: ``` imds = imageDatastore('path_to_data_folder','IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames'); ``` 2. 卷积神经网络(CNN): ``` layers = [imageInputLayer([28 28 1]); convolution2dLayer(5,20); reluLayer(); maxPooling2dLayer(2,'Stride',2); fullyConnectedLayer(10); softmaxLayer(); classificationLayer()]; ``` 3. 递归神经网络(RNN): ``` layers = [sequenceInputLayer(inputSize); lstmLayer(hiddenSize,'OutputMode','last'); fullyConnectedLayer(numClasses); softmaxLayer(); classificationLayer()]; ``` 4. 支持向量机(SVM): ``` SVMModel = fitcsvm(features,labels,'KernelFunction','rbf','BoxConstraint',1); ``` 5. K均值聚类: ``` [idx,C] = kmeans(features,numClusters); ``` 6. 数据增强: ``` imageAugmenter = imageDataAugmenter('RandXReflection',true,'RandRotation',[-10 10],'RandScale',[0.9 1.1]); augimds = augmentedImageDatastore(outputSize,imds,'DataAugmentation',imageAugmenter); ``` 7. 损失函数: ``` lgraph = layerGraph(layers); classWeights = [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]; classWeights = 1./sqrt(classWeights); classWeights = classWeights/sum(classWeights); pixelClassificationLayer = pixelClassificationLayer('Name','labels','Classes',categorical(0:9),'ClassWeights',classWeights); lgraph = replaceLayer(lgraph,'classification',pixelClassificationLayer); lgraph = connectLayers(lgraph,'softmax','labels'); ``` 这些代码是MATLAB深度学习中的一些示例,可以帮助您更好地理解MATLAB在深度学习中的应用。

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