cnn2维数据回归matlab代码

时间: 2023-09-01 18:04:05 浏览: 40
为了回答这个问题,我将给出一个简单的CNN二维数据回归的MATLAB代码示例。首先,我们需要准备数据集并对其进行预处理。然后,我们将定义CNN模型的架构,并对其进行训练和评估。 下面是一个简单的示例代码: ``` % 准备数据集 load('data.mat'); % 假设数据保存在data.mat文件中 X_train = data.train.inputs; % 训练数据 Y_train = data.train.labels; % 训练标签 X_test = data.test.inputs; % 测试数据 Y_test = data.test.labels; % 测试标签 % 归一化数据 X_train = X_train / 255; X_test = X_test / 255; % 定义CNN模型 layers = [ imageInputLayer([32 32 1]) % 输入层 convolution2dLayer(3, 16, 'Padding', 'same') % 卷积层 reluLayer() % 激活函数层 maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) % 池化层 fullyConnectedLayer(64) % 全连接层 reluLayer() % 激活函数层 fullyConnectedLayer(1) % 全连接层 regressionLayer() % 回归层 ]; % 设置训练参数 options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', 10, ... 'MiniBatchSize', 64, ... 'InitialLearnRate', 0.001, ... 'Shuffle', 'every-epoch', ... 'Verbose', false); % 训练CNN模型 net = trainNetwork(X_train, Y_train, layers, options); % 评估模型 Y_pred = predict(net, X_test); % 对测试数据进行预测 rmse = sqrt(mean((Y_test - Y_pred).^2)); % 计算均方根误差 fprintf('均方根误差:%.2f\n', rmse); ``` 这个代码示例中,我们首先加载数据集,并对数据进行预处理。然后,我们定义了一个简单的CNN模型,包括卷积层、激活函数层、池化层、全连接层和回归层。接下来,我们使用MATLAB的`trainNetwork`函数来训练模型,并使用`predict`函数来预测测试数据。最后,我们计算了预测结果与真实结果之间的均方根误差作为模型评估指标。 需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,你可以根据自己的需求和数据集来调整和改进模型的架构。

相关推荐

这段代码有错误,我应该更改成什么样子%% I. 清空环境变量 clear all clc %% II. 训练集/测试集产生 %% % 1. 导入数据 data = csvread("results.csv"); train_ratio = 0.8; [m,n] = size(data); %% % 2. 产生训练集和测试集 temp = randperm(size(data,1));%size(a,1)行数,size(aa,2)列数产生随机数列 % 训练集 P_train = data(temp(1:train_ratio*m),1:58)';%单引号矩阵转置 % T_train = zeros(58,train_ratio*m); T_train = data(temp(1:train_ratio*m),59:62)'; %T_train(1:4,:) = data(temp(1:train_ratio*m),59:62)'; % 测试集 P_test = data(temp(train_ratio*m+1:end),1:58)'; T_test = data(temp(train_ratio*m+1:end),59:62)'; N = size(P_test,2); %% III. 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);%归一化训练数据,线性? p_test = mapminmax('apply',P_test,ps_input);%测试数据同样规则归一化 [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train,0,1); %%CNN架构 layers = [ imageInputLayer([58 1]) %输入层参数设置 %第一层卷积层和池化层 convolution2dLayer(4,16,'Padding','same') %[64,1]是卷积核大小,128是个数 %对于一维数据,卷积核第二个参数为1就行了,这样就是一维卷积 reluLayer %relu激活函数 maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) %第二层卷积层和池化层 convolution2dLayer(4,16,'Padding','same') reluLayer %relu激活函数 maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) %两层全连接层 fullyConnectedLayer(20) % 20个全连接层神经元 reluLayer %relu激活函数 fullyConnectedLayer(4) % 输出层神经元个数 softmaxLayer regressionLayer%添加回归层,用于计算损失值 ]; % 定义训练选项 options = trainingOptions('adam', ...%优化方法:sgdm、adam等 'MaxEpochs',100, ... 'MiniBatchSize',20, ... 'InitialLearnRate',0.001, ... 'GradientThreshold',1, ... 'Verbose',true,... 'ExecutionEnvironment','multi-gpu',...% GPU训练 'Plots','training-progress',...%'none'代表不显示训练过程 'ValidationData',{p_test, T_test});%验证集 %训练模型 net = trainNetwork(p_train',t_train',layers,options);

最新推荐

电商店铺运营表.xlsx

电商店铺运营表.xlsx

运营周总结计划表.xls

运营周总结计划表.xls

node-v18.9.0-darwin-arm64.tar.gz

Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。

第九届MathorCup荣誉奖论文和答辩PPTD.zip

第九届MathorCup荣誉奖论文和答辩PPTD.zip

node-v14.18.0-linux-ppc64le.tar.gz

Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。

leetcode总结1

在LeetCode总结中,我们发现不同编程语言在内存管理方面存在着明显的差异。首先,C语言中的内存管理方式与LeetCode算法题中的情况不完全相同。C语言中,内存被分为五个区域:堆、栈、自由存储区、全局/静态存储区和常量存储区。堆是由程序员手动释放的内存区域,一般与new和delete关键字配合使用。栈则是由编译器自动分配和释放的,主要存放局部变量和函数参数。自由存储区与堆类似,但是使用malloc和free进行内存的分配和释放。全局/静态存储区用来存放全局变量和静态变量,而常量存储区则存放不可修改的常量。在LeetCode中,我们并不需要关心具体的内存分区,但需要注意空间的大小和生长方向。 LeetCode算法题对内存空间的大小要求并不是很高,因为通常我们只需要存储输入数据和算法运行所需的临时变量。相比之下,一些需要处理大规模数据的算法可能会需要更大的内存空间来存储中间结果。在C语言中,我们可以通过手动管理堆内存来提高算法的空间效率,但是对于LeetCode算法题而言,并不是一个优先考虑的问题。 另一方面,LeetCode算法题中内存管理的方式也存在一些差异。在LeetCode中,我们通常不需要手动释放内存,因为题目中会对内存分配和释放进行自动化处理。而在C语言中,我们需要手动调用malloc和free函数来动态分配和释放内存。这种自动化的内存管理方式可以减少程序员出错的概率,同时也提高了代码的可读性和可维护性。 此外,LeetCode算法题中内存分配的效率也与C语言的堆栈机制有所不同。LeetCode平台通常会提供一定的内存限制,所以我们需要尽量高效地利用内存空间。而C语言中的内存分配较为灵活,但也容易造成内存碎片,影响程序的性能和稳定性。 综上所述,虽然LeetCode算法题和C语言在内存管理方面存在一些差异,但我们可以通过理解其内存分区、大小、生长方向、分配方式和效率来更好地应对算法题目中的内存管理问题,提高解题效率和优化算法性能。在解LeetCode问题过程中,我们需要根据具体情况选择最合适的内存管理策略,以确保算法的正确性和效率。

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

学会创建自定义VMware模板以提高部署效率

# 1. 什么是虚拟化技术 虚拟化技术是一种将物理资源抽象为虚拟形式来提高资源利用率的技术。通过虚拟化,可以实现将一台物理服务器划分为多个虚拟机,每个虚拟机独立运行不同的操作系统和应用程序。这种技术使得 IT 管理人员能够更灵活地管理和配置服务器资源,提高整个系统的灵活性和效率。不同类型的虚拟化技术包括硬件虚拟化、操作系统虚拟化和应用程序虚拟化,它们各自有着不同的优缺点和适用场景。理解虚拟化技术的基本概念对于进行虚拟化环境的规划和部署至关重要,能够帮助您更好地利用虚拟化技术优化 IT 环境。 # 2. 创建自定义VMware虚拟机模板 ### 准备工作 #### 安装VMware vC

torch.ones([]) 怎么用

`torch.ones([])` 是用于创建一个空的张量(tensor)的函数。空的张量是没有元素的,也就是形状为 () 或者 scalar 的张量。 如果你想创建一个空的张量,可以使用 `torch.ones([])` 的返回结果。但是需要注意,这个张量是一个标量,没有具体的值。 以下是一个示例: ```python import torch empty_tensor = torch.ones([]) print(empty_tensor) print(empty_tensor.shape) ``` 在上面的示例中,我们调用 `torch.ones([])` 函数创建了一个空的张

西电FPGA入门教材、Verilog语法基础

对于想要学习FPGA的新手来说,西电的FPGA入门教材是一个非常不错的选择。这本教材主要介绍了Verilog语法基础,而Verilog语言则是一种用于描述硬件电路的语言。在教材的目录中,首先介绍了Verilog的基础知识,包括Verilog硬件描述语言的主要能力以及Verilog的一些基本指南。Verilog是一种非常强大的语言,能够描述各种复杂的硬件电路,因此对于想要深入了解FPGA的人来说,学习Verilog语言是极为重要的。 在Verilog的基础入门部分中,首先介绍了Verilog硬件描述语言的主要能力。Verilog是一种硬件描述语言,它可以描述数字电路和系统中的行为和结构。通过Verilog,我们可以描述各种电子系统,从简单的门电路到复杂的处理器等。Verilog是一种面向事件的语言,它可以描述电路中的状态变化和事件发生。Verilog还包括一些高级特性,比如层次化的模块化设计、参数化、复杂的数据结构等,这些特性使Verilog成为一种非常强大和灵活的硬件描述语言。 接着,在Verilog指南部分中,教材详细介绍了Verilog语言的一些基本指导原则。Verilog是一种类似于C语言的语言,比较容易学习和使用。Verilog的语法规则和C语言有些许不同,但基本结构和概念是相似的。学习Verilog的关键是掌握好模块化设计、时序逻辑和组合逻辑等基本概念。同时,了解Verilog中的一些常用语法结构和语言特性也是非常重要的。这些知识将帮助新手更好地理解和应用Verilog语言,进而深入学习FPGA和硬件设计。 总的来说,西电的FPGA入门教材对于想要学习FPGA的新手来说是一个很好的选择。教材主要介绍了Verilog语法基础,而Verilog语言则是学习FPGA的基础。通过学习Verilog语言,新手可以更好地理解和应用硬件描述语言,从而深入学习FPGA和硬件设计。希望这本教材能够帮助更多的人学习和掌握FPGA技术,从而在硬件设计领域取得更好的成就。