Matlab2023a微分编辑器DEE安装指南:从下载到拖拽使用的完整流程

【最详细,附源码】MATLAB R2023a最新安装教程 软件:MATLAB版本:2023a语言:简体中文大小:12.02G安装环境:Win11/Win10硬件要求:CPU@3.0GHz 内存@16G(或更高)下载通道①百度网盘丨64位下载链接:pwd=6789提取码:6789。 阅读详情

Matlab2023a微分编辑器DEE安装指南:从下载到拖拽使用的完整流程

微分方程作为工程计算与科学研究的核心工具,其建模效率直接影响项目进度。Matlab2023a虽未内置微分方程编辑器(Differential Equation Editor,简称DEE),但通过社区资源扩展可实现可视化建模。本文将手把手带你完成从获取DEE工具包到集成至Matlab工作环境的全流程,并针对安装路径冲突、权限不足等高频问题提供解决方案。

1. 环境准备与文件获取

在开始安装前,需确认Matlab2023a已正确安装且具备以下条件:

  • 系统内存≥8GB(处理复杂方程时建议16GB)
  • 磁盘空间预留500MB以上
  • 管理员权限账户(避免写入系统目录失败)

获取DEE工具包的两种途径:

  1. 官方社区论坛资源库(需注册账号)
  2. GitHub开源项目镜像(推荐mathworks-community/dee-toolbox仓库)

注意:下载后务必校验文件完整性,可通过比对MD5值确认无损坏。Windows系统使用CertUtil命令:

certutil -hashfile dee.zip MD5

2. 解压与路径配置

解压操作看似简单却常引发后续问题。建议遵循以下原则选择解压路径:

  • 避免包含中文或特殊字符(如C:\用户\桌面不可取)
  • 优先选择固态硬盘路径(如D:\MATLAB_Addons\)
  • 与Matlab安装目录保持同级(便于管理)

标准操作流程:

  1. 右键压缩包选择"解压到当前文件夹"
  2. 将生成的dee文件夹移动至目标路径(示例使用E:\MATLAB_Tools\)
  3. 在Matlab命令窗口逐行执行:
addpath('E:\MATLAB_Tools\dee');
savepath;
  1. 验证路径是否添加成功:
path

若在输出列表中看到E:\MATLAB_Tools\dee即表示配置正确。

常见报错处理:

错误提示原因分析解决方案
路径不存在路径字符串拼写错误检查反斜杠转义,建议使用fullfile函数生成路径
权限被拒绝无系统目录写入权以管理员身份运行Matlab或更改存储位置
路径重复多次执行addpath使用rmpath清除旧路径后再添加

3. 模块调用与界面操作

成功加载DEE后,可通过三种方式启动编辑器:

  1. 命令窗口直接输入dee回车
  2. 在脚本中调用dee函数
  3. 通过App Designer创建快捷按钮

拖拽使用技巧:

  • 从DEE窗口拖动模块时按住Ctrl键可复制而非移动
  • 双击模块弹出参数配置面板,支持LaTeX格式的方程输入
  • 右键画布空白处可调出预设模板库

典型工作流示例:

  1. 创建新模型:dee new
  2. 添加微分方程:dy/dt = -k*y
  3. 设置初始条件:y(0) = 1
  4. 导出为Simulink模块:File > Export to Simulink

4. 高级配置与性能优化

为提升大型方程组的处理效率,建议调整以下参数:

set(0,'RecursionLimit',2000)  % 提高递归深度限制
memory  % 查看当前内存使用情况

多语言支持配置: 编辑dee/resources/lang目录下的config.xml文件,修改:

<language>zh_CN</language>

硬件加速方案对比:

选项启用方式适用场景
GPU加速pref('dee','UseGPU',true)含矩阵运算的方程组
多核并行parpool('local',4)参数扫描分析
JIT优化feature('jit','on')常规规模方程

遇到绘图卡顿时,可尝试:

set(gcf,'Renderer','opengl')  % 切换渲染引擎

5. 实战案例:弹簧阻尼系统建模

以经典力学系统为例演示完整操作:

  1. 建立二阶微分方程:
    m*d2x/dt2 + c*dx/dt + k*x = F(t)
    
  2. 设置参数:
    m = 2;   % 质量(kg)
    c = 1.5; % 阻尼系数
    k = 20;  % 弹性系数
    
  3. 定义激励函数:
    F = @(t) 5*sin(2*pi*0.5*t); 
    
  4. 运行求解器后,使用内置可视化工具生成动画:
    dee_animate('SpringMass');
    

调试复杂模型时,善用条件断点功能:

dbstop if error  % 错误自动暂停
MATLAB 2023a + Yalmip + Gurobi 11.0 保姆级安装与连接指南(含校园License申请避坑) 本文提供MATLAB 2023a、Yalmip和Gurobi 11.0的详细安装与连接指南,特别针对校园License申请中的常见问题提供解决方案。通过标准化安装流程和实战技巧,帮助用户快速配置优化求解环境,避免路径错误和License验证问题。 阅读详情

相关推荐

Matlab 2023a 安装 NSCT_toolbox 保姆级教程:从下载、编译到跑通第一个Demo

本文提供Matlab 2023a安装NSCT_toolbox的详细教程,涵盖从下载、编译到运行Demo的全流程。特别针对Matlab 2023a环境下的常见问题提供解决方案,包括管理员权限编译、mex机制等技术细节,帮助用户快速掌握NSCT在图像处理中的应用。

weixin_42639633的博客 210

MATLAB2023a 安装过程

2.打开解压后的文件夹,双击打开【Setup】文件夹3.鼠标右击【Setup】选择【以管理员身份运行】,然后单击是。4.点击【高级选项】选择【我有文件安装密钥】。5.选择【是】,点击【下一步】。6.输入文件安装密钥【】,点击【下一步】。7.点击【浏览】。8.选择安装包解压后的【MATLAB】文件夹中【Crack】文件夹下的【license.lic】,点击 【打开】。9.点击【下一步】。10.选择【浏览,确定安装路径】,比如安装路径为C:\Program Files\MATLAB\R2023a,也可选择其他路

weixin_43913071的博客 2687

MATLAB R2023a下载链接及软件安装教程

MATLAB的基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多,并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。a是上半年,b是下半年版本,但是有些小弱们总是觉得只要是b一定功能多,这不一定的,同年版本b比a可能稍微全点,不同年的,比如21b,22a,肯定22a要比21b版本高功能多了。10、选择目标文件夹,默认的是C盘,想修改的话可以单击【浏览】,然后单击【下一步】

qq_53545309的博客 5161

matlab安装

提取码:c5ot。

zwq2024的博客 1万+

Matlab2023a/b安装Cplex12.9(实测适配)

Matlab2023版与cplex12.9耦合

WW、forever的博客 9863

Screenshot_2026-11-03-16-23-09-34.jpg

Screenshot_2026-11-03-16-23-09-34.jpg

Matlab2023a安装及遇到的问题解决

但是我用了几天发现,deploytool这个块根本不能用,由于matlab7太老了,网上也没有看到相关的解决办法,于是我就卸掉重装了。卸完之后,检查有没有之前配置的跟MATLAB有关的环境变量(高级系统设置-环境变量)有的话删掉,新版本是不用配置环境的。之前也想过学习一下Matlab,但是当时电脑太卡了,再装一个十几G的Matlab,实在是不敢冲,前几天刷bilibili一个醒目的标题再次激起了我对Matlab的学习热情,我设置了永久有效,或者可以直接去找一个公众号:软件管家,我是从里面下载的都一样。

qq_49374158的博客 7901

研发流程后端开发工具,提示功能开发效率

后端开发工具

Matlab2023a微分编辑器(DEE)的快速安装与项目集成指南

本文详细介绍了Matlab2023a中微分编辑器(DEE)的快速安装与深度集成方法。DEE作为一款强大的图形化微分方程建模工具,能极大提升复杂系统(如控制系统、物理仿真)的开发与调试效率。指南涵盖了从工具包获取、路径配置、项目集成到实战建模的全流程,并提供了在Simulink与脚本中调用DEE模型的进阶技巧,帮助用户高效构建和仿真动态系统。

a1b2c3d的博客 1080

机器人具有扰动抑制功能的有限时间基于方位角的领航者-跟随者编队控制(Matlab代码实现)

内容概要:本文档标题为《Plecs全桥LLC谐振变换器仿真模型.txt》,但实际内容并未涉及该主题的具体技术细节或仿真建模过程。相反,文档实质是一份由科研服务团队发布的跨学科资源目录,集中展示了大量基于Matlab、Simulink、Python、PSCAD等平台实现的科研项目与算法开发案例,涵盖电力系统、无人机路径规划、微电网优化、状态估计、信号处理、车间调度、图像处理、通信技术、雷达追踪、智能优化算法等多个工程技术领域。每个条目以“【】”标注研究主题,并注明“Matlab代码实现”“Python代码实现”等形式,表明其为可提供技术支持与代码资源的服务项目。文档末尾频繁出现“完整资源下载:公众号——荔枝科研社”及百度网盘链接,明确体现出其作为科研辅助服务推广与引流工具的功能属性。; 适合人群:面向电气工程、自动化、控制科学与工程、计算机科学、智能制造、新能源、航空航天、通信工程及相关交叉学科的研究生、高校教师、科研人员及企业研发工程师。; 使用场景及目标:①为科研人员提供课题选题、技术路线设计与算法实现的参考范例;②辅助学生或研究人员完成课程设计、毕业论文、项目仿真与算法复现任务;③作为第三方技术服务团队的能力展示目录,便于潜在客户快速了解其在多领域提供的定制化仿真与算法开发服务范围。; 阅读建议:此文档并非传统意义上的学术论文或技术教程,而是一份高度碎片化、广告性质浓厚的资源索引清单。读者应忽略其误导性的文件名,将其视为一个综合性科研技术服务目录,重点关注自身研究方向相关的条目,并通过文末提供的公众号或网盘链接进一步获取具体代码与资料。同时,需注意甄别资源的技术质量、原创性与适用性,避免盲目依赖外部服务。

科技中介服务机构如何打造高效、可复制的技术交易服务流程?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。

Matlab2023a微分编辑器DEE安装指南:从下载到永久保存路径的完整流程

本文提供了Matlab2023a微分编辑器DEE的详细安装指南。从工具包下载、路径规划,到通过addpath和savepath命令实现永久路径配置,手把手教你完成安装与验证。文中还分享了解决路径冲突、界面显示异常等常见问题的实用技巧,确保DEE在Matlab环境中稳定运行,助力工程计算与系统建模。

lstm7chronicler的博客 242

稀疏阵列选型指南:互质阵、嵌套阵、MRA,谁才是你项目里的‘性价比之王’?

本文深入探讨了稀疏阵列技术中的互质阵、嵌套阵和MRA三大架构的工程化选型策略,重点分析了它们在DOA估计、自由度、旁瓣抑制和计算复杂度等核心指标上的表现。通过实际案例和配置示例,为智能天线、声学定位和毫米波雷达等应用场景提供技术选型指南,帮助研发团队在硬件成本与性能之间找到最佳平衡点。

weixin_42525005的博客 489

Matlab微分方程建模神器:DEE编辑器的5个高效使用技巧(2023a版)

本文深入解析了Matlab 2023a版本中DEE(微分方程编辑器)的5个高效使用技巧。内容涵盖构建可复用的自定义函数库、参数化建模与批量调试、可视化分析与诊断、性能优化以及从图形模型生成可部署代码,旨在帮助工程师和科研人员提升微分方程建模的效率与模型质量,实现从设计到实现的闭环。

cicd6pipeline的博客 789

华为云CodeHub保姆级教程:从零开始,5分钟搞定本地代码上传(含常见报错解决)

本文提供华为云CodeHub的保姆级教程,从零开始5分钟完成本地代码上传,涵盖环境准备、仓库创建、远程连接及常见报错解决。特别适合新手开发者快速掌握Git命令与云端协作流程,确保代码安全高效上传。

weixin_30443075的博客 480

BES (恒玄)HFP通话笔记

1.audio_developer 调试:SDK 需要打开某个算法,需要原厂打开对应宏定义编译出新的SDK,只要涉及到lib库里的功能都需要原厂手动修改编译。开发商和原厂FAE做起来都会比较累。如果没有原厂支持根本没法做,很少文档,SDK也很多问题,没法开箱即用如果要支持audio_developer上位机调试,还需改代码,如果对整个原理不清楚就没法做,没文档只能啃代码调试工具设计的也有待加强,串口通讯调试对耳机这类产品非常麻烦,本来板子就不大,还要焊接一堆线,调试还要拖着串口线。

飞天鱼 686

Matlab软件使用讲解(5),Matlab数学工程计算2023a中文版下载安装教程

Matlab是一款被广泛应用于科学、技术和工程等领域的数学软件,在数据分析、算法研究、信号处理等方面具有很高的实用性。在本文中,我将通过举例的方式向大家介绍Matlab软件的常用功能和使用技巧,并结合实际案例进行详细的解析。

2301_78189631的博客 2423

【水文】calico-node 启动失败 Init:CrashLoopBackOff

Defaulted container "calico-node" out of: calico-node, upgrade-ipam (init), install-cni (init), mount-bpffs (init) Error from server (BadRequest): container "calico-node" in pod "calico-node-4j7td" is waiting to start: PodInitializing

大健的日常的博客 1万+

Matlab2023a安装NSCT_toolbox

Matlab2023a配置nsct_toolbox

u011144073的博客 2136

电动转向系统 TAS 传感器

靠扭杆变形测力气,用霍尔效应算角度,借 ECU 给电机发指令。它就像 EPS 系统的 "神经末梢",把驾驶员的操作意图转化成电信号,再通过电机变成实实在在的助力,让我们开车既省力又安全。下次转动方向盘时,不妨想想这个藏在转向柱里的 "小传感器"—— 正是它的精准感知,才有了每一次顺畅的转向体验。

weixin_59825476的博客 4291

离线反激转换器反馈环路设计:从理论到实践的Type II补偿器详解

在开关电源设计中,反馈环路稳定性是决定电源性能与可靠性的核心。其本质是通过补偿网络对功率级的小信号特性进行校正,以构建一个具有足够相位裕度和增益裕度的闭环系统。反激转换器作为一种广泛应用的隔离拓扑,其功率级在连续导通模式(CCM)和非连续导通模式(DCM)下呈现不同的零极点特性,这直接决定了补偿器的选型。Type II补偿器因其传递函数中固有的积分环节、低频零点与高频极点,恰好能与反激功率级的1P2Z(一个极点、两个零点)特性形成互补,有效塑造理想的回路增益曲线,实现快速稳定的动态响应。本文聚焦于采用TL4

weixin_30162121的博客 501

MATLAB使用教程(1)从零开始,MATLAB 2023a中文版下载安装

Matlab 是一种强大的数学软件,广泛应用于工程、科学和金融等领域。它提供了各种工具箱和函数,可以用于数据分析、图像处理、机器学习等方面。在本文中,我将介绍 Matlab 软件的一些常用功能使用技巧,并结合实际案例进行举例讲解,帮助读者更好地掌握 Matlab 的使用技巧。

2301_77627404的博客 3407

极空间NAS小白也能搞定的Gitea部署:Docker+MySQL避坑全记录

本文为极空间NAS用户提供了一份详尽的Gitea私有代码仓库部署指南。针对极空间ARM架构和图形化Docker管理的特殊性,文章重点讲解了如何通过Docker和MySQL容器进行部署,并提供了三种获取兼容镜像的实战策略,特别是利用第三方镜像站转录的方法,帮助小白用户成功搭建并初始化Gitea服务,实现私有Git托管。

weixin_28318011的博客 368

MATLAB 2023安装方法之删除旧版本MATLAB,安装新版本MATLAB

注意:安装MATLAB新版本,需先将前一个版本完全卸载,然后重新安装新版本MATLAB并导入激活许可。(两个原因1.一个matlab接近60G,安装两个占用大量内存.2.如果旧的不卸载干净,影响新版本MATLAB的运行)说明:之前一直使用的是MATLAB R2020b,但最近复现Github上的程序时,运行不了,联系作者说他的程序。如果选择 MATLAB,则会自动删除所有其他 MathWorks 产品,这里建议全选,彻底删除。3.在“卸载产品”对话框中,选择要删除的产品,然后点击卸载。

Time_Memory_cici的博客 5万+

H3C模拟器HCL防火墙路由模式主备配置实验

摘要:本文详细介绍了网络拓扑规划与设备配置方案。运营商仅提供一个接口地址,通过虚IP技术实现双防火墙高可用部署:主备防火墙分别配置10.20.10.1/29和10.20.10.2/29作为实际上联地址,共享10.10.10.2/24虚IP;下联配置172.168.10.0/24网段,核心交换机配置VLAN接口及192.168.10.1、192.168.20.1两个下联接口。文章包含运营商路由器、防火墙(HA配置、VVRP设置)和核心交换机的具体命令行配置步骤,并强调需进行主备切换验证。整个方案实现了单运营商

LQ的博客 1122

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")

上一篇: 解密MindIE报错Fatal Python error:模型文件不完整背后的GIL陷阱
下一篇: 华为2288H-V5服务器RAID配置避坑指南:从磁盘选择到保存设置
java5
博客等级 码龄22年 85粉丝 2103原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
 条评论被折叠 查看
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