给我能够用于12维输入数据以及15维输出数据的卷积神经网络CNN的matlab代码
时间: 2024-02-06 16:10:53 浏览: 33
以下是一个简单的CNN网络的Matlab代码,适用于12维输入数据和15维输出数据:
```
% 定义CNN网络结构
layers = [
imageInputLayer([1 1 12])
convolution2dLayer(1, 4, 'Padding', 'same')
reluLayer()
maxPooling2dLayer(1,'Stride',1)
convolution2dLayer(1, 8, 'Padding', 'same')
reluLayer()
maxPooling2dLayer(1,'Stride',1)
fullyConnectedLayer(15)
softmaxLayer()
classificationLayer()];
% 定义训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MaxEpochs',50, ...
'MiniBatchSize',16, ...
'ValidationData',imdsValidation, ...
'ValidationFrequency',30, ...
'Plots','training-progress');
% 训练CNN网络
net = trainNetwork(imdsTrain,layers,options);
```
相关问题
用MATLAB实现卷积神经网络CNN,并用于Mnist数据集分类,识别图像
以下是使用MATLAB实现卷积神经网络CNN并用于Mnist数据集分类的步骤:
1. 导入Mnist数据集
Mnist数据集是一个手写数字的数据集,包含了60,000张训练图片和10,000张测试图片,每张图片大小为28x28。可以通过MATLAB内置函数 `digitDataset` 来导入Mnist数据集。
```
% 导入Mnist数据集
digitDatasetPath = fullfile(matlabroot,'toolbox','nnet','nndemos', ...
'nndatasets','DigitDataset');
digitData = imageDatastore(digitDatasetPath, ...
'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
```
2. 划分训练集和测试集
使用 `splitEachLabel` 函数来划分训练集和测试集,将60,000张训练图片划分为50,000张训练图片和10,000张验证图片。
```
% 划分训练集和测试集
[trainDigitData,testDigitData] = splitEachLabel(digitData,0.8,'randomized');
```
3. 定义卷积神经网络
使用 `convolution2dLayer` 函数来定义卷积层,使用 `maxPooling2dLayer` 函数来定义池化层,使用 `fullyConnectedLayer` 函数来定义全连接层,使用 `softmaxLayer` 函数来定义输出层。然后将这些层堆叠起来,使用 `layerGraph` 函数来定义卷积神经网络。
```
% 定义卷积神经网络
layers = [
imageInputLayer([28 28 1])
convolution2dLayer(5,20,'Padding',0)
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
convolution2dLayer(5,50,'Padding',0)
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
fullyConnectedLayer(500)
reluLayer
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
classificationLayer];
lgraph = layerGraph(layers);
```
4. 训练卷积神经网络
使用 `trainingOptions` 函数来定义训练选项,包括学习率、最大训练轮数、每轮训练的批次大小等。然后使用 `trainNetwork` 函数来训练卷积神经网络。
```
% 训练卷积神经网络
options = trainingOptions('adam', ...
'InitialLearnRate',0.0001, ...
'MaxEpochs',20, ...
'MiniBatchSize',128, ...
'ValidationData',testDigitData, ...
'ValidationFrequency',10, ...
'Verbose',false, ...
'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(trainDigitData,lgraph,options);
```
5. 测试卷积神经网络
使用 `classify` 函数来测试卷积神经网络,将测试图片输入卷积神经网络中,得到对应的输出结果。
```
% 测试卷积神经网络
testLabels = classify(net,testDigitData);
accuracy = sum(testLabels == testDigitData.Labels)/numel(testLabels);
fprintf('准确率为%.2f%%。\n',accuracy*100);
```
完整的代码如下:
```
% 导入Mnist数据集
digitDatasetPath = fullfile(matlabroot,'toolbox','nnet','nndemos', ...
'nndatasets','DigitDataset');
digitData = imageDatastore(digitDatasetPath, ...
'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
% 划分训练集和测试集
[trainDigitData,testDigitData] = splitEachLabel(digitData,0.8,'randomized');
% 定义卷积神经网络
layers = [
imageInputLayer([28 28 1])
convolution2dLayer(5,20,'Padding',0)
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
convolution2dLayer(5,50,'Padding',0)
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
fullyConnectedLayer(500)
reluLayer
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
classificationLayer];
lgraph = layerGraph(layers);
% 训练卷积神经网络
options = trainingOptions('adam', ...
'InitialLearnRate',0.0001, ...
'MaxEpochs',20, ...
'MiniBatchSize',128, ...
'ValidationData',testDigitData, ...
'ValidationFrequency',10, ...
'Verbose',false, ...
'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(trainDigitData,lgraph,options);
% 测试卷积神经网络
testLabels = classify(net,testDigitData);
accuracy = sum(testLabels == testDigitData.Labels)/numel(testLabels);
fprintf('准确率为%.2f%%。\n',accuracy*100);
```
MATLAB自适应卷积神经网络处理一维数据回归问题
MATLAB中可以使用自适应卷积神经网络(Adaptive Convolutional Neural Networks,ACNN)来处理一维数据回归问题。ACNN是一种特殊的神经网络结构,可以自适应地学习输入数据的特征,并进行回归预测。
以下是使用MATLAB处理一维数据回归问题的一般步骤:
1. 数据准备:首先,准备好你的一维数据集,包括输入和输出。确保数据已经归一化,并且包含足够的样本。
2. 网络设计:使用MATLAB的Deep Learning Toolbox中的ACNN网络来设计你的模型。可以通过堆叠多个卷积层、池化层和全连接层来构建ACNN模型。还可以根据需要添加正则化、批标准化等技术来提高网络性能。
3. 数据划分:将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于网络参数的训练,验证集用于调整超参数和模型选择,测试集用于评估模型的性能。
4. 网络训练:使用MATLAB的训练函数来训练ACNN模型。在训练过程中,可以使用不同的优化算法、学习率调整策略和损失函数来优化网络模型。
5. 模型评估:使用测试集来评估已训练好的ACNN模型的性能。可以计算模型的预测误差、均方根误差(RMSE)等指标来评估模型的回归能力。
6. 结果分析:分析模型的预测结果,并根据需要进行调整和改进。
以上是使用MATLAB处理一维数据回归问题的一般步骤,具体实现可以参考MATLAB的官方文档和示例代码。
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