Matlab实现的mdCNN框架：支持2D/3D卷积神经网络

资源摘要信息:"matlab的egde源代码-mdCNN:用于体积输入的3D卷积神经网络（CNN）。支持2D和3D内核的Matlab框架" 知识点: 1. mdCNN的定义和功能: mdCNN是一个基于MATLAB的工具箱，它可以实现2D和3D输入的卷积神经网络（CNN）。它是一个多维网络，内核是3D的，卷积也是3D的。 2. mdCNN的应用范围: mdCNN适用于处理体积输入，如CT和MRI图像，但也可以处理1D和2D图像输入。这使得mdCNN在医学图像处理等领域的应用非常广泛。 3. mdCNN的功能支持: mdCNN支持许多主要功能，包括dropout（防止过拟合的一种技术），padding（填充），stride（步长），max pooling（最大池化），L2正则化（防止过拟合的另一种技术），动量（一种优化算法），交叉熵/MSE（损失函数），softmax（输出层的激活函数），回归，分类和批处理归一化层（一种正则化技术）。 4. mdCNN的编写和优化: mdCNN是完全用matlab编写的，并进行了重大优化。在训练或测试期间，所有的CPU内核都通过使用Matlab内置多线程技术参与其中，这使得mdCNN运行效率非常高。 5. mdCNN的示例和演示: mdCNN提供了多个示例，包括MNIST（手写数字识别），CIFAR10（一组分类图像数据集），1D CNN（用于MNIST图像的自动编码器和3dMNIST-MNIST数据集到3D卷的特殊增强。这些示例可以帮助用户更好地理解和使用mdCNN。 6. mdCNN的实际应用: 作者在描述中提到了自己在3D CT图像中对椎骨进行分类的项目中使用了mdCNN，这证明了mdCNN在实际应用中的有效性。 7. 运行mdCNN的方法: 如果你想运行mdCNN的MNIST演示，你需要进入文件夹“Demo/MNIST”，然后运行相应的代码。 8. 系统开源: mdCNN是开源的，这意味着任何人都可以自由地使用，修改和分享这个工具箱。 以上就是对给定文件信息的详细解读，希望能帮助你更好地理解和使用mdCNN。