深度学习分类预测的 MATLAB 实现

最新推荐文章于 2024-03-03 12:36:07 发布
最新推荐文章于 2024-03-03 12:36:07 发布
阅读量193 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 深度学习 分类 matlab 机器学习-深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeWOW/article/details/133227542
本文介绍了如何使用MATLAB的深度学习工具箱实现深度学习分类预测，特别是图像分类。通过构建和训练一个包含卷积层、ReLU激活函数的CNN模型，对数据进行训练和预测。读者可以以此为起点，进一步探索和应用深度学习技术。

深度学习在计算机视觉和模式识别领域取得了显著的成功。它已被广泛应用于图像分类、目标检测和语音识别等任务中。在本文中，我们将介绍如何使用 MATLAB 实现深度学习分类预测，并提供相应的源代码。

首先，我们需要安装并配置 MATLAB 的深度学习工具箱。该工具箱提供了用于构建和训练深度学习模型的函数和工具。确保你已经安装了适当的 MATLAB 版本，并在 MATLAB 命令窗口中输入以下命令来安装深度学习工具箱：

% 安装深度学习工具箱
matlabAddons install deep-learning-toolbox

安装完成后，我们可以开始编写代码来实现深度学习分类预测。以下是一个简单的示例，演示如何使用卷积神经网络（CNN）对图像进行分类。

% 导入数据
data = imageDatastore('路径/到/图像数据'
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
基于卷积神经网络CNN的水果分类预测，使用Matlab实现
学习使你进步。
08-09 435
这里我们假设已经准备好了名为"Fruit Dataset"的数据集，其中包含了苹果、橙子和香蕉三种水果的图像和标签。近年来，随着计算机视觉和深度学习的迅猛发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在图像分类和识别任务中展现出了优异的表现。通过合理地构建模型并使用适当的训练技巧，我们可以在图像分类任务中取得较好的性能。在这种情况下，我们需要一个包含水果等级信息的数据集，并将其与相应的图像配对。我们可以使用相同的模型架构和训练技巧，在数据集上进行训练和评估。
分类预测 | MATLAB实现深度学习分类预测
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
06-26 3578
分类预测 | MATLAB实现深度学习分类预测 目录分类预测 | MATLAB实现深度学习分类预测数据说明数据处理网络架构测试网络完整程序参考资料拓展 MATLAB实现深度学习监督类别区分，主要是输入多个变量与输出建立一一映射关系。 数据说明 人体活动识别数据。该数据包含从佩戴在身体上的智能手机获得的七个时序的传感器数据。每个序列有三个特征，且长度不同。这三个特征对应于三个不同方向上的加速度计读数。 数据下载地址 https://download.youkuaiyun.com/download/kjm1318
【预测模型-DELM分类】基于风驱动算法改进深度学习极限学习机实现数据分类附matlab代码
matlab_dingdang的博客
10-22 408
人工时间的最大缺点是训练太长，因为它在应用神经网络的时间范围内，持续不断地限制神经网络，最大限度地限制学习机（Extreme Learning Machine）大量的噪声噪声，或者当输入数据时的维度算法非常高时，极限学习时的综合性能会受到极大的影响。进行空间映射时的有效对数据维的维度的预测，因此我们认为利用深度学习的预测精度来最大学习机的特性，可以很好地改善极限学习机的特性。本文采用风驱动算法的进一步优化DELM超参数，仿真结果改进，预测精度更高。
【Matlab深度学习】详解matlab深度学习进行时间序列预测
左手の明天的博客
03-03 5226
LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它通过遍历时间步并更新 RNN 状态来处理输入数据。RNN 状态包含在所有先前时间步中记住的信息。可以使用 LSTM 神经网络，通过将先前的时间步作为输入来预测时间序列或序列的后续值。要为时间序列预测训练 LSTM 神经网络，训练具有序列输出的回归 LSTM 神经网络，其中响应（目标）是将值移位了一个时间步的训练序列。也就是说，在输入序列的每个时间步，LSTM 神经网络都学习预测下一个时间步的值。
使用matlab里的神经网络进行数据分类预测
晓林爱学习的博客
07-16 2015
使用MATLAB的Neural Network Toolbox，可以创建一个适合你的问题的神经网络模型。选择合适的网络结构，并设置每个层的节点数和激活函数。首先，准备用于训练和测试神经网络的数据。将数据集分为输入特征和相应的目标类别。确保数据已经进行了适当的预处理和标准化。通过以上步骤，你可以使用MATLAB中的神经网络进行数据分类预测。请根据你的具体问题和数据进行相应的调整和修改。函数进行数据分类预测。输入待预测的特征数据，将得到的预测结果与真实类别进行比较。使用训练好的神经网络模型，通过。
深度学习+地理信息小白笔记（matlab实现地物分类）
laolin123_的博客
05-30 2918
而深度学习是在监督学习方法中的神经网络（Neural Network，NN）上发展而来的，具体就是通过人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）为架构，输入各类信号，直接输出期望结果的一种方式，当然深度学习有属于监督学习的方法（如卷积神经网络CNN、多层感知机MLP），也有属于非监督学习的方法（如生成对抗网络GAN）等等。训练集自然是用于模型的训练，而验证集可以用来评估模型性能，即“调参”，寻找出更合适的模型配置，实际上验证集起到了反馈的作用来调整使得模型在训练集上最优。
深度学习与机器学习结合的DBN-SVM数据分类预测模型及Matlab实现
08-31
适合人群：具备一定机器学习基础的学生、科研人员及工程技术人员，尤其是对深度学习与传统机器学习融合应用感兴趣的初学者。 使用场景及目标：适用于需要高精度分类预测的场景，如工业故障诊断、金融风控、医疗分类...
深度置信网络与支持向量机结合的数据分类预测Matlab实现及应用
08-09
将深度置信网络（DBN）和支持向量机（SVM）相结合进行数据分类预测的方法及其Matlab实现。首先，通过Matlab代码展示了数据预处理步骤，如读取数据、特征归一化、划分训练集和测试集等。接着，构建了两层的DBN用于...
深度学习中CNN-LSTM模型的MATLAB实现：多特征分类预测技术
最新发布
08-31
内容概要：本文介绍了一种基于卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）混合架构的深度学习分类模型，采用MATLAB 2020及以上版本实现，适用于多特征输入、单输出的二分类与多分类预测任务。模型具备清晰的中文...
基于麻雀算法优化深度置信网络(SSA-DBN)的数据分类预测MATLAB实现与详解
08-13
基于麻雀算法优化深度置信网络（SSA-DBN）的数据分类预测方法及其MATLAB代码实现。首先解释了深度置信网络（DBN）在分类任务中的应用以及超参数调优的挑战，接着引入了麻雀搜索算法（SSA）来解决这些问题。文章展示...
SGD线性规划+AR预测代码
03-20
y=w*x+b;Xt=w1*xt-1+w2*xt-2+...+b;结合线性回归运用梯度下降法写一个简单的AR预测代码
深度学习--Matlab使用LSTM长短期记忆网络对负荷进行分类
健忘16的博客
10-24 2万+
一、概述 关于LSTM同系列的前一篇文章写的是利用LSTM网络对电力负荷进行预测【LSTM预测】，其本质是sequence-to-sequence problems，序列到序列的预测应用。这里做一下sequence-to-label classification problems，序列到标签的分类应用【LSTM分类】。关于LSTM的网络特性不再赘述。 本篇博文的具体示例是对给定的电力负荷进行分...
数据预处理（Matlab）
weixin_64013032的博客
01-15 1707
3.
如何用深度学习模型预测未来？
李rumor
01-30 1609
卷友们好呀，我是Carrie。当我们环顾身边的世界，是不是会发现现实世界其实是由无数个相互关联的事件（Event）所构成的呢？而从古至今，人们也都希望自己拥有未卜先知、预测未来的能力。今天，就带大家了解一个关于事件预测的任务，一起成为小诸葛(doge.jpg)今天带大家了解的任务叫做脚本事件预测(Script Event Prediction) 。何为脚本呢？脚本就是描述了特定人物一系列行为的一个...
利用MATLAB classification learner训练好的模型进行预测
二逗
04-10 6205
利用MATLAB classification learner训练好的模型进行预测出现的问题 常见的问题 yfit = finetree.predictFcn(all0814) 没有为类 ‘cell’ 的值定义函数 ‘subsindex’。 出错 mlearnapp.internal.model.DatasetSpecification>@(t)t(:,predictorNames) (li...
centos 初学者_初学者的时间序列
weixin_26640581的博客
10-12 373
centos 初学者If you are walking the path of becoming a data scientist, you might have already come across the term Time Series and you might have also realized the importance of Time Series Analysis and ...
（一）DeepAR算法介绍
qq_34184505的博客
02-07 2144
时间t上的观测值的分布只能是高斯分布无法高效处理大量相关时间序列下面开始介绍一种新的算法：亚马逊于2017年发表论文。DeepAR（Probabilistic Forecasting with Autoregressive Recurrent），这是一种将深度学习和概率模型结合起来的自回归模型。主要适用于大量相关时间序列的预测。举个例子：亚马逊作为世界上最大的电商平台，上面有大量的商品。每个商品的销量都是一条时间序列。
MATLAB深度学习 ： 一般深度学习MATLAB代码解析
热门推荐
kyang624823的博客
11-27 3万+
深度学习系列（五）：一个简单深度学习工具箱原创  首先介绍下一般网络的建立模型，找到在工具箱  DeepLearnToolbox\tests\test_example_NN.m文件，这个测试函数是测试一般的网络模型，取前一段代码： load mnist_uint8; train_x = double(train_x) / 255; test_x =
MATLAB深度学习项目：Transformer分类预测详解
本项目实例文档详细介绍了如何使用MATLAB实现基于Transformer的分类预测系统。Transformer是一种基于注意力机制的深度学习模型，其在处理长序列数据方面具有独特的优势。本项目旨在构建一个高性能的分类预测系统，并...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值