為MATLAB新增深度學習工具箱
一、配置
1、 下載後解壓，把解壓後的資料夾複製到MATLAB工具箱資料夾下的位置，比如我的是：D:\MATLAB2012b\toolbox；
2、 開啟MATLAB介面，在命令視窗中新增深度學習工具箱資料夾的位置：addpath(genpath('D:\MATLAB2012b\toolbox\DeepLearnToolbox-master')) ；
3、 savepath; %該步驟是為了以後不用再次配置路徑了
二、測試
為了判斷是否配置成功，在MATLAB命令視窗中輸入：which cnnff.m %該檔案可以是深度學習工具箱資料夾下的任意一個檔案
如果找到該路徑，說明配置成功
相關推薦
為MATLAB新增深度學習工具箱
一、配置 1、 下載後解壓，把解壓後的資料夾複製到MATLAB工具箱資料夾下的位置，比如我的是：D:\MATLAB2012b\toolbox； 2、 開啟MATLAB介面，在命令視窗中新增深度學習工具箱資料夾的位置：addpath(genpath('D:\MATLAB20
Matlab深度學習筆記——深度學習工具箱說明
本文是Rasmus Berg Palm釋出在Github上的Deep-learning toolbox的說明檔案，作者對這個工具箱進行了詳細的介紹（原文連結：https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox#deeplea
【讀書1】【2017】MATLAB與深度學習——多元分類(3)
假設神經網路在給定輸入資料時產生如圖4-11所示的輸出。 Assume that the neural network produced theoutput shown in Figure 4-11 when given the input data. 圖4-11 當使用sigmo
【讀書1】【2017】MATLAB與深度學習——多元分類(2)
這種轉換意味著每個輸出節點都對映到向量中的一個元素，只有該元素對應的節點產生1。 This transformation implies that eachoutput node is mapped to an element of the class vector, which onl
【讀書1】【2017】MATLAB與深度學習——多元分類(1)
多元分類（Multiclass Classification） 本節介紹如何利用神經網路來處理三種或三種以上的分類。 This section introduces how to utilize theneural network to deal with the classific
【讀書1】【2017】MATLAB與深度學習——二元分類(2)
圖4-4 改變分類符號的表示方法Change the class symbolsand the data is classified differently 圖4-4所示的訓練資料是我們用來訓練神經網路的。 The training data shown in Figure 4-4
【讀書1】【2017】MATLAB與深度學習——二元分類(1)
圖4-2 二元分類的訓練資料格式Training data binaryclassification 圖中的前兩個數字分別表示x和y座標，符號表示該資料所屬的類別。 The first two numbers indicate the x and ycoordinates resp
【讀書1】【2017】MATLAB與深度學習——示例：多元分類(4)
讓我們逐一檢視。 Let’s take a look one by one. 對於第一幅影象，神經網路認為該圖為4的概率為96.66%。 For the first image, the neural networkdecided it was a 4 by 96.66% pro
【讀書1】【2017】MATLAB與深度學習——深度學習(1)
也許不容易理解為什麼只加入額外的一層卻花費了如此長的時間。 It may not be easy to understand why ittook so long for just one additional layer. 這是因為沒有找到多層神經網路的正確學習規則。 It w
【讀書1】【2017】MATLAB與深度學習——消失的梯度(1)
它的實現也是極其容易的。 Its implementation is extremely easy aswell. sigmoid函式將節點的輸出範圍限制為單位1，沒有考慮輸入值的大小。 The sigmoid function limits the node’soutputs
【讀書1】【2017】MATLAB與深度學習——過度擬合(1)
該方法儘可能簡化神經網路的結構，從而減少過擬合的發生。（編注：正則化的簡化實質也是丟棄網路節點，不過正則化是按照某種規則丟棄，而dropout是隨機丟棄） This method works as it simplifies theneural network’ architecture
【讀書1】【2017】MATLAB與深度學習——ReLU函式(1)
ReLU函式（ReLU Function） 本節通過例項介紹ReLU函式。 This section introduces the ReLU functionvia the example. DeepReLU函式利用反向傳播演算法對給定的深度神經網路進行訓練。 The fun
【讀書1】【2017】MATLAB與深度學習——ReLU函式(2)
該部分程式碼從輸出節點的增量開始，計算隱藏節點的輸出誤差，並將其用於下一次誤差的計算。 This process starts from the delta of theoutput node, calculates the error of the hidden node, and u
【讀書1】【2017】MATLAB與深度學習——Dropout(1)
Dropout 本節給出dropout的執行程式碼。 This section presents the code thatimplements the dropout. 我們使用sigmoid作為隱藏節點的啟用函式。 We use the sigmoid activatio
【讀書1】【2017】MATLAB與深度學習——示例：MNIST(2)
函式MnistConv使用反向傳播演算法訓練網路，獲取神經網路的權重和訓練資料，並返回訓練後的權重。 The function MnistConv, which trains thenetwork using the back-propagation algorithm, takes t
【讀書1】【2017】MATLAB與深度學習——示例：MNIST(1)
因此，我們有8000幅MNIST影象用於訓練，2000幅影象用於神經網路的效能驗證。 Therefore, we have 8,000 MNIST images fortraining and 2,000 images for validation of the performance
【讀書1】【2017】MATLAB與深度學習——池化層(1)
由於它是一個二維的運算操作，文字解釋可能會導致更多的混淆，因此讓我們來舉一個例子。 As it is a two-dimensional operation, andan explanation in text may lead to more confusion, let’s go t
【讀書1】【2017】MATLAB與深度學習——卷積層(4)
圖6-13 當影象矩陣與濾波器不匹配時，較大的重要元素不會起到顯著的作用Whenthe image matrix does not match the filter, the significant elements are notaligned 這是因為影象矩陣與濾波器不匹配，影象矩
【讀書1】【2017】MATLAB與深度學習——示例：MNIST(3)
程式碼的小批量訓練部分被單獨提取出來並顯示在下面的列表中。 The minibatch portion of the code isextracted and shown in the following listing. bsize = 100; blist = 1:bsize
【讀書1】【2017】MATLAB與深度學習——示例：MNIST(4)
程式碼中的變數y是該網路的最終輸出。 The variable y of this code is the finaloutput of the network. … x = X(:, :, k); %Input, 28x28 y1 = Conv(x, W1);% Convo