手把手教你学Simulink——大模型基础架构与训练：基于Simulink的ResNet深度学习模型仿真建模示例

手把手教你学Simulink——基于Simulink的ResNet深度学习模型仿真建模示例

ResNet（Residual Network）是一种广泛应用于图像分类和目标检测任务的深度学习模型。它通过引入残差连接解决了深层神经网络中的梯度消失问题，从而能够训练非常深的网络结构。虽然ResNet通常用Python框架（如TensorFlow或PyTorch）实现，但通过MATLAB/Simulink，我们也可以对ResNet的核心模块进行建模与仿真。本指南将介绍如何使用MATLAB/Simulink构建一个简化版的ResNet模型，并对其进行仿真。

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一、背景介绍

1. ResNet模型概述：

   • ResNet的核心思想是引入“残差块”，通过跳跃连接（Skip Connection）将输入直接传递到后续层，从而缓解深层网络中的梯度消失问题。
   • ResNet的基本组件包括：
     • 卷积层（Convolutional Layer）：提取图像特征。
     • 批量归一化（Batch Normalization）：加速训练过程并提高模型稳定性。
     • 激活函数（Activation Function&