MATLAB深度学习实战：从零到迁移学习与语义分割

"MATLAB深度学习实用示例电子书深入介绍了如何在MATLAB环境中利用深度学习进行实际操作。本书共涵盖三个主要的深度学习网络训练方法：从零开始训练神经网络、使用迁移学习优化现有网络以及训练网络进行语义分割。核心内容聚焦于图像分类，特别是手写数字识别，通过MNIST数据集进行实战演示。 首先，电子书从基础概念入手，帮助读者理解深度学习的基本原理，包括与传统机器学习的区别。对于初学者，书中特别强调使用简单数据集如MNIST，它包含了60,000张0-9的手写数字图片，每张图仅28x28像素，以便让读者逐步熟悉整个深度学习工作流程，无需担心大数据集处理或内存限制。 在实际操作层面，书中的第一个示例指导读者从头开始构建模型，包括数据预处理、配置网络层、访问和加载MNIST数据。这个过程展示了如何利用MATLAB的工具箱，如CONVNETS函数，训练卷积神经网络（CNN）以达到高准确率，比如超过99%。这个过程涉及迭代训练，通过不断调整模型参数和优化策略来解决问题。 此外，书中还介绍了如何使用迁移学习，即利用预训练的模型，将其在大规模数据集上学习的特征迁移到特定任务中，以减少训练时间和提高性能。这对于快速适应新任务或小型数据集非常有用。 最后一个示例是关于语义分割，即在图像中区分不同对象或区域，这对于计算机视觉应用具有重要意义。通过MATLAB，读者可以学习如何训练现有网络以实现这种高级功能。 这本书不仅提供了丰富的MATLAB深度学习实例，还涵盖了理论和实践的结合，使读者能够在实践中掌握深度学习技术，并逐步应用到各种图像处理和信号数据分析领域。所有示例代码都可供下载，便于读者进行自我实践和探索。"