人工智能专业毕业设计选题汇总：深度学习与机器学习

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原创 最新推荐文章于 2026-05-08 09:17:21 发布 1.4k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
多模态情感分析-各种针对多模态表示学习、多模态融合以及多模态情感分析等下游任务模型（含数据集、多模态特征提取融合、实验评估）.zip 多模态情感分析-各种针对多模态表示学习、多模态融合以及多模态情感分析等下游任务模型（含数据集、多模态特征提取融合、实验评估）.zip [资源介绍] 各种针对多模态表示学习、多模态融合以及多模态情感分析等下游任务的模型。该项目旨在开发和分享深度学习模型来解决多模态问题。 主要功能点 实现了多种多模态深度学习模型,如Multimodal-Infomax、MISA、BBFN、Hfusion等。 提供了多个多模态数据集,如MELD、MUStARD、M2H2等,用于训练和评估模型。 支持多种模态的特征提取和融合,包括文本、音频和视觉。 针对多模态情感分析等任务进行了广泛的实验和评估。 技术栈 编程语言: Python 深度学习框架: PyTorch、Keras、TensorFlow 数据集: MELD、MUStARD、M2H2等 立即下载

目录

前言

毕设选题

监督学习

深度学习

迁移学习

自然语言处理（NLP）

计算机视觉

选题迷茫

选题的重要性

更多选题指导

最后 

前言

    📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦!

更多选题指导:

        最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总

大家好,这里是海浪学长计算机毕设专题,本次分享的课题是

🎯人工智能专业毕业设计选题汇总：深度学习与机器学习

毕设选题

监督学习

  • 应用：分类与回归问题，研究如何从标记数据中学习，进行预测和分类，应用于图像分类、文本分类、房价预测、疾病预测等。
  • 算法：支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、k近邻（KNN）、线性回归等。
  • 技术框架：Scikit-learn、TensorFlow、Keras。

以下是学长整理的关于监督学习方向的毕业设计选题示例，供大家参考。希望能够为你的选题提供灵感：

心电领域中的自监督学习方法
生成样本对抗训练的图半监督学习
自监督聚类重训练的语音表示学习
共识图学习驱动的自监督集成聚类
基于自监督学习的委婉语识别方法
自监督学习用于3D真实场景问答
无监督学习的车辆重识别方法
基于自监督学习的变电站缺陷检测
深度半监督学习中伪标签方法
基于多模态生成模型的半监督学习
基于细粒度分类的自监督学习方法
基于池的无监督线性回归主动学习
基于半监督学习的左心房分割方法
基于无监督学习的梯度域滤波方法
自监督对比学习视频表示模型研究
基于自监督学习的人脸美丽预测方法
基于无监督学习的编码衍射成像方法
基于半监督学习的多源异构数据治理
基于半监督学习的输电线路状态预测
基于自适应图学习的半监督特征选择
基于半监督学习的医嘱辅助决策研究
基于自监督学习的多密度图会话推荐
脉冲神经元监督学习的直接计算方法
对于异常检测的自监督学习算法系统
基于无监督学习的单幅图像去雾算法
基于监督学习算法的乳腺癌复发预测
稳健选择伪标注的混合式半监督学习
基于半监督学习的网络流量分析研究
基于中心差分卷积的自监督学习方法
硬盘故障预测的非监督对抗学习方法
半监督对抗鲁棒模型无关元学习方法
基于乐高采样的自监督表示学习方法
基于k个标记样本的弱监督学习框架
基于自监督学习的睡眠分期模型研究
基于自监督学习的多源领域适应方法
类别不平衡性半监督学习的学习研究
基于自监督学习的视频异常行为检测
基于半监督学习的网络流量识别研究
基于自监督学习的水面目标检测方法
基于自监督对比学习的文字识别方法
基于自监督学习的图像检索技术研究
基于无监督学习的图像超分辨率重建
自监督异质图表示学习及其应用研究
双通道注意力机制半监督图学习网络
基于半监督学习的人脸表情识别方法
基于半监督学习的人脸检测算法系统
基于弱监督学习的图像语义分割方法
基于弱监督学习的图像处理技术研究
基于自监督对比学习的文本聚类研究
基于弱监督学习的坝面裂缝检测方法
基于弱监督学习的目标检测改进方法
基于半监督学习的特定场景目标检测
基于不同监督学习的行人再识别研究
基于半监督学习的图像去雾算法系统
基于半监督学习的命名实体识别研究
基于自监督学习的视频检索算法系统
半监督对抗鲁棒模型无关元学习方法
基于无监督学习的域适应语义分割方法
基于自监督学习的行人重识别算法系统
基于自监督学习的有向图神经网络模型
基于迁移和半监督学习的恶意流量检测
基于对比学习的半监督肝脏血管分割方法
无监督学习型凿岩钻臂逆运动学求解方法
基于半监督学习的网络异常流量检测方法
基于距离度量损失框架的半监督学习方法
基于半监督学习的网络异常检测研究
弱监督学习算法下土地光学遥感图像分类
基于半监督学习算法的网络攻击检测系统
基于深度半监督学习的植物叶片自动识别
基于自监督对比学习的信号调制识别算法
基于无监督学习的连铸铸坯缺陷检测方法
基于半监督学习代理辅助的混合进化算法
基于半监督学习的松林变色疫木检测方法
基于弱监督对比学习的弱多标记特征选择
基于半监督学习的邮件伪装攻击检测方法
基于自监督学习的动力设备异常检测方法
面向最优直方图求解的监督学习模型研究
基于无监督表征学习的深度聚类研究进展
基于自监督学习的去流行度偏差推荐方法
多波束声呐海底底质半监督学习分类方法
基于弱监督学习的图像镜面高光去除算法
基于自监督蒸馏辅助学习的哈希图像检索
基于复杂网络上监督学习方法的研究
基于自监督知识的无监督新集域适应学习
基于无监督学习的时序序列故障诊断方法
半监督学习下复杂背景图像边缘检测仿真
基于双注意力的肺癌半监督学习分割网络
基于自监督学习的光场空间域超分辨成像

深度学习

  • 应用：卷积神经网络（CNN）与递归神经网络（RNN），处理图像和序列数据，应用于图像识别、视频分析、自然语言处理（NLP）、语音识别等。
  • 算法：CNN、RNN、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer。
  • 技术框架：TensorFlow、Keras、PyTorch。

以下是学长整理的关于深度学习方向的毕业设计选题示例，供大家参考。希望能够为你的选题提供灵感：

融合多模态特征的深度强化学习推荐模型
基于强化学习的对空雷达抗干扰波形设计
基于强化学习的综合能源系统智能体设计
基于强化学习的虚拟机资源调度模型研究
基于强化学习的航天器姿态敏捷机动控制
基于强化学习的自免疫动态攻击生成方法
基于深度强化学习的智能空战决策与仿真
基于分层强化学习的无人机空战多维决策
子图匹配和强化学习增强的三维点云配准
基于强化学习的智能配网智能化检修系统
基于深度强化学习的舰船导弹目标分配方法
基于深度强化学习的网联车辆队列纵向控制
考虑行为克隆的深度强化学习股票交易策略
基于强化学习的自适应多邻域人工蜂群算法
小天体多节点着陆器强化学习任务规划方法
连续生产流水线深度强化学习优化调度算法
融合强化学习和模糊逻辑的DTN路由算法
基于深度强化学习的柔性作业车间调度问题
有样本重用的阶段性策略梯度深度强化学习
智能信息系统中的强化学习算法在推荐系统
多智能体深度强化学习的图像特征分类方法
基于深度强化学习的无地图移动机器人导航
基于深度强化学习的自动特征提取模型研究
基于深度强化学习的5G基站储能调度策略
基于时间差分误差的离线强化学习采样策略
基于深度强化学习的人机协作组装任务分配
基于视觉强化学习的数字芯片全局布局方法
基于积分强化学习的四旋翼无人机鲁棒跟踪
深度强化学习在电网实时计划编排中的应用
基于强化学习的无人车组路径优化算法系统
多源信息融合的深度强化学习推荐模型研究
基于深度强化学习的实时视频边缘卸载策略
基于强化学习的高速铁路列车运行调整方法
面向漏洞检测模型的强化学习式对抗攻击方法
依托多风格强化学习的车辆轨迹跟踪避撞控制
基于双视角建模的多智能体协作强化学习方法
切换拓扑下异构集群的强化学习时变编队控制
基于强化学习的空间机器人柔性捕获控制研究
基于强化学习算法的水下滑翔机路径跟踪研究
基于深度强化学习的卫星光网络波长路由算法
优势加权互信息最大化的最大熵分层强化学习
基于两阶段意图共享的多智能体强化学习方法
基于深度强化学习算法的无人机智能规避决策
基于深度强化学习的计算卸载与资源分配策略
显式知识推理和深度强化学习结合的动态决策
基于改进深度强化学习的乙烯裂解炉操作优化
基于强化学习的城市场景多目标生态驾驶策略
基于深度强化学习的无人艇轨迹跟踪算法系统
信息非完备下多航天器轨道博弈强化学习方法
基于深度强化学习与旋量法的机械臂路径规划
基于深度强化学习的移动机器人路径规划研究
基于深度强化学习算法的火力-目标分配方法
基于深度强化学习的可信变电站电力调度系统
基于深度强化学习的通信动态抗干扰决策模型
基于深度强化学习的多用户频谱接入算法系统
基于强化学习的阈值电压分配漏功耗优化方法
基于深度强化学习的住宅区电动汽车充电策略
基于事件驱动深度强化学习的建筑热舒适控制
基于分层强化学习的机器人自主避障算法仿真
多无人机系统在线强化学习最优安全跟踪控制
基于强化学习方法的RRT全局路径规划算法
多智能体编队控制中的迁移强化学习算法系统
基于强化学习的含电动汽车虚拟电厂优化调度
基于强化学习的电磁悬浮型磁浮列车悬浮控制
基于异步深度强化学习的车联网协作卸载策略
蜂窝基站中基于迁移强化学习的网络节能方案

迁移学习

  • 应用：知识迁移与少样本学习，将已有知识应用于新任务，应用于医疗影像分析、文本分类、跨域推荐系统等。
  • 算法：Fine-tuning、Domain Adaptation、Meta-learning。
  • 技术框架：TensorFlow、Keras、PyTorch。

以下是学长整理的关于迁移学习方向的毕业设计选题示例，供大家参考。希望能够为你的选题提供灵感：

基于遗传与反馈的分布式文本分类
基于深度学习的网络舆情文本分类
基于深度学习与词向量的文本分类
基于注意力和池化的新闻文本分类
基于半监督与集成学习的文本分类
汉语新闻报道中的话题跟踪与识别
面向样本不平衡的多标签文本分类
基于AF模型的语义相关度的研究
面向审计信息的文本分类技术研究
消除交叉歧义中文分词算法的研究
基于深度学习的文本分类技术研究
中文文本层次分类及其在唐诗分类
基于深度学习的检索式客服对话系统
基于多通道图卷积文本分类模型研究
启发式算法在自动文本分类中的研究
词间语义关系的研究及其在文本分类
改进的深度学习算法在中文文本分类
基于深度学习的中文长文本分类算法
面向医疗语义理解的结构化处理方法
基于深度学习的网络垃圾信息识别方法
基于深度学习的论坛管理辅助决策系统
基于深度学习的中文句子情感倾向分析
基于深度学习的特定领域实时焦点系统
基于深度学习的古典诗词意境自动识别
基于深度学习的中文科技论文文本分类
基于文本分类的新冠疫情谣言检测方法
基于社交媒体的药物不良反应发现研究
基于多任务学习的智能化司法裁判研究
基于标签嵌入的层级多标签分类系统设计
基于序列图神经网络的文本分类算法系统
基于提示学习的小样本文本分类技术研究
基于图注意力神经网络的半监督文本分类
基于标签语义的多标签文本分类模型研究
基于图神经网络和注意力机制的文本分类
基于改进图神经网络的文本分类模型研究
基于文本分类的物联卡违规售卖识别模型
基于朴素贝叶斯方法的文本分类算法系统
基于维度约简的多标签文本分类算法系统

自然语言处理（NLP）

  • 应用：文本生成与情感分析，处理和理解自然语言，应用于聊天机器人、文本摘要、情感分析、机器翻译等。
  • 算法：循环神经网络（RNN）、Transformer、BERT、GPT。
  • 技术框架：Hugging Face Transformers、NLTK、SpaCy。

以下是学长整理的关于自然语言处理（NLP）方向的毕业设计选题示例，供大家参考。希望能够为你的选题提供灵感： 

基于深度学习的文本分类研究与应用
基于产品评论的垃圾评论者检测方法
基于分布式表示学习的文本情感分析
基于多模态信息聚类的情感分析方法
基于句法增强的细粒度情感分析研究
基于深度学习的跨域细粒度情感分析
基于深度学习的短文本情感分类研究
基于深度学习的细粒度情感分析方法
基于大数据的评论文本情感分析方法
基于上下文文本的多元情感分析研究
基于深度学习的文本情感分析的研究
基于大数据的藏文文本情感分析方法
基于比喻性修辞的文本情感分析研究
基于深度学习的细粒度情感分析研究
基于LSTM的中文短文本情感分析
基于深度学习的情感分析研究与应用
基于检索和答案生成混合的问答系统
面向垂直领域的跨语言自动问答系统
基于中文社区的智能问答系统与研究
基于甲状腺知识图谱的自动问答系统
领域问答系统中问句相似度计算方法
基于领域知识库的校园智能问答系统
社区问答系统中问题理解的关键技术
自动问答系统中数值型答案整合研究
问答系统中复合事实型问句分解技术
面向开放域的问答系统答案获取技术
社区问答系统中问句推荐技术的研究
基于图书的问答系统实现和关键技术
自动问答系统中问句相似度计算方法
基于深度学习的中文垃圾邮件过滤算法研究
基于深度学习的电子政务文本分类算法系统
基于深度学习的自然语言文本分类算法系统
基于多粒度通道和深度强化学习的文本分类
基于多通道并行分类器的文本分类算法系统
基于属性可控文本表示生成的辅助标注方法
基于深度学习和支持向量机的文本分类算法
基于语义理解的电信客户投诉文本处理系统
基于内卷积的文本分类和序列生成模型研究
基于深度学习的文本情感分析关键技术研究
基于用户原创内容情感分析的敏感信息识别
基于深度学习的中文短句的语义理解与应用
基于深度学习的电力调度日志分类算法系统
基于分布式表示的文本分类与自动摘要方法
基于潜在语义分析的专利文本分类技术研究
基于LDA模型的专利文本分类及演化研究

计算机视觉

  • 应用：目标检测与图像生成，分析和生成图像内容，应用于安全监控、自动驾驶、图像编辑、虚拟现实等。
  • 算法：YOLO、Faster R-CNN、生成对抗网络（GAN）。
  • 技术框架：OpenCV、TensorFlow、Keras。

以下是学长整理的关于计算机视觉方向的毕业设计选题示例，供大家参考。希望能够为你的选题提供灵感：

基于视线跟踪的人机交互系统
基于图像识别的铭牌检测系统
基于图像识别的纸张计数系统
基于人脸识别的身份认证系统
基于视频序列的人脸识别系统
基于人脸识别的标密认证系统
基于手持设备的牛奶计量系统
基于拍照的人体尺寸测量系统
基于深度学习的人体动作识别
基于深度学习的伪造人脸检测
基于深度学习的水上场景识别
基于深度学习的香榧害虫检测
基于深度学习的行人行为检测
铁路接触网异物检测图像处理
基于数字图像处理的框图识别
基于数据增强的面部表情识别
基于深度学习的建筑裂缝识别
基于深度学习的机舱火焰识别
基于深度学习的船舶火灾检测
基于深度学习的图像语义分割
基于深度学习的肺癌辅助检测
基于深度学习的涂布缺陷检测
基于深度学习的图像识别水位
基于深度学习的道路裂缝识别
基于深度学习的图像显著性检测
基于深度学习的卷烟外观缺陷检测系统
基于深度学习的水下图像增强算法研究
基于深度学习的小样本下茶叶病害识别
基于深度学习的光栅条纹分析算法研究
基于深度学习的口腔疾病智能诊断系统
基于深度学习的水下目标检测算法研究
基于深度学习的人脸活体检测算法研究
基于深度学习的红外目标检测算法研究
基于深度学习的纺织品瑕疵检测和分类
基于深度学习的生活垃圾图像分类方法
基于深度学习的钙化斑块分割算法研究
基于深度学习的车辆目标检测算法研究
基于深度学习的图像风格转换算法研究
基于深度学习的遥感影像道路自动提取
基于深度学习的图像风格迁移优化方法
基于深度学习的车辆多目标识别的系统
基于深度学习的人脸肤质的检测与分析
基于深度学习的轮对踏面擦伤视觉检测
基于深度学习的行人检测算法优化系统
基于深度学习的图像语义分割算法研究

海浪学长项目示例：

2024 数据可视化分析方向毕业设计选题推荐

选题迷茫

       毕设开题阶段,同学们都比较迷茫该如何选题,有的是被要求自己选题,但不知道自己该做什么题目比较合适,有的是老师分配题目,但题目难度比较大,指导老师提供的信息和帮助又比较少,不知道从何下手。与此同时,又要准备毕业后的事情,比如考研,考公,实习等,一边忙碌备考或者实习,一边还得为毕设伤透脑筋。

选题的重要性

       毕设选题其实是重中之重,选题选得是否适合自己将直接影响到后面的论文撰写和答辩,选题不当很可能导致后期一系列的麻烦。

1.选题难易度

       选题不能太难,也不能太简单。选题太难可能会导致知识储备不够项目做不出来,选题太难,则可能导致老师那边不同意开题,很多同学的课题被一次次打回来也是这个原因之一。

2.工作量要够

       除非是算法类或者科研性项目,项目代码要有一定的工作量和完整度,否则后期论文的撰写会很难写,因为论文是要基于项目写的,如果项目的工作量太少,又缺乏研究性的东西,则会导致很难写出成篇幅的东西。

更多选题指导

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        我是海浪学长,创作不易,欢迎点赞、关注、收藏。

        毕设帮助，疑难解答，欢迎打扰！

最后 

       🏆🏆🏆为帮助大家节省时间,如果对开题选题,或者相关的技术有不理解,不知道毕设如何下手,都可以随时来问学长,我将根据你的具体情况,提供帮助。

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#人工智能 #深度学习 #自然语言处理
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嵌入式SDIO 总线面试题及参考答案 SDIO 的 4 位总线模式是一种提高数据传输效率的工作模式。在传统的 1 位总线模式下，数据只能通过一根数据线（DAT0）进行传输，这限制了数据传输的带宽和速度。而在 4 位总线模式下，DAT0 - DAT3 这 4 根数据线同时用于数据传输，相当于在同一时间内可以传输 4 倍于 1 位模式的数据量，从而显著提高了数据传输的带宽和速度。要通过 CMD6 命令将 SDIO 总线从当前模式切换到 4 位总线模式，需要遵循以下步骤：第一步，主设备需要确保 SDIO 卡支持 4 位总线模式。 阅读详情

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不定期更新系统使用、编程小技巧，哔哩哔哩账号：https://space.bilibili.com/399455629，欢迎关注 4493

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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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