MATLAB深度学习实战：从零入门到高级应用

MATLAB深度学习实用示例是一本电子书，它深入浅出地介绍了在MATLAB环境中进行深度学习的实际操作。该电子书旨在扩展对MATLAB深度学习基础的理解，特别关注如何通过三种主要方法来训练深度学习网络：自定义神经网络训练、迁移学习和语义分割。书中以图像分类应用为主，特别是手写数字识别，如著名的MNIST数据集，它包含60,000张0-9的手写数字图片。 书中的第一部分重点介绍了深度学习的基本概念，包括深度学习与传统机器学习的区别，以及为何它在众多领域中越来越受欢迎。通过简短的复习，读者可以理解深度学习的工作原理和潜力。 在实用示例中，作者首先演示如何从头开始训练一个CNN（卷积神经网络）来识别手写数字。MNIST数据集作为入门级教程非常适合，因为它规模适中且有预标记的标签。作者强调了这个过程的关键步骤，如配置网络层、访问数据和训练过程的迭代优化，目标是实现超过99%的准确率。 示例1详细展示了如何通过MATLAB操作，包括检查数据结构（如使用`whos`命令查看数据大小和类别）、下载数据集、以及构建神经网络，从而逐步实现深度学习模型的训练。由于MNIST数据集的特性，读者无需担心大数据处理或GPU资源的问题。 电子书的第二部分扩展了深度学习在图像处理方面的应用，探讨如何将同样的深度学习技巧应用到信号数据上，进一步展示了深度学习的通用性。所有示例和代码都可供下载，方便读者在实践中理解和应用。 总结来说，MATLAB深度学习实用示例不仅提供了理论知识，还提供了丰富的实践案例和代码，使得初学者能够逐步掌握MATLAB平台上的深度学习技术，从基础到进阶都能找到适合的学习路径。