随机洗牌matlab代码
时间: 2023-05-30 10:05:21 浏览: 191
以下是一个简单的随机洗牌 Matlab 代码:
function shuffled_array = shuffle_array(original_array)
% 生成一个随机排列的索引向量
idx = randperm(length(original_array));
% 使用随机索引向量对原始数组进行洗牌
shuffled_array = original_array(idx);
end
使用方法:传递一个原始数组作为输入参数,代码将返回一个随机洗牌后的数组。例如:
original_array = [1 2 3 4 5];
shuffled_array = shuffle_array(original_array);
disp(shuffled_array); % 输出随机洗牌后的数组
相关问题
lenet网络结构matlab代码
以下是LeNet网络结构的MATLAB实现代码:
```matlab
% LeNet Network Architecture
layers = [
imageInputLayer([32 32 1])
convolution2dLayer(5,20)
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
convolution2dLayer(5,50)
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
fullyConnectedLayer(500)
reluLayer
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
classificationLayer];
% Define training options
options = trainingOptions('sgdm', ...
'InitialLearnRate',0.01, ...
'MaxEpochs',20, ...
'Shuffle','every-epoch', ...
'ValidationData',imdsTest, ...
'ValidationFrequency',30, ...
'Verbose',false, ...
'Plots','training-progress');
% Train the network
net = trainNetwork(imdsTrain,layers,options);
```
其中,LeNet网络结构包含了以下层:
- 输入层:图像大小为32×32×1。
- 卷积层:使用5×5的卷积核,20个输出通道。
- ReLU层:使用ReLU作为激活函数。
- 最大池化层:2×2的最大池化操作,步长为2。
- 卷积层:使用5×5的卷积核,50个输出通道。
- ReLU层:使用ReLU作为激活函数。
- 最大池化层:2×2的最大池化操作,步长为2。
- 全连接层:500个神经元。
- ReLU层:使用ReLU作为激活函数。
- 全连接层:10个神经元,使用softmax作为输出。
训练使用的是随机梯度下降法(SGD),初始学习率为0.01,最大训练轮数为20。同时,使用了随机采样数据的方式进行训练,每个epoch都会重新洗牌数据。在训练过程中,每隔30个迭代就会进行一次验证,输出训练进度和验证结果。最后,通过trainNetwork函数进行网络训练。