MATLAB 2023版的深度学习工具箱原理及应用

MATLAB 2023版的深度学习工具箱，提供了完整的工具链，使您能够在一个集成的环境中进行深度学习的建模、训练和部署。与Python相比，MATLAB的语法简洁、易于上手，无需繁琐的配置和安装，让您能够更快地实现深度学习的任务。

MATLAB的深度学习工具箱提供了丰富的函数和算法，涵盖了从数据预处理到模型训练的全过程。您可以轻松地导入和处理大规模数据集，利用批量导入和Datastore类函数高效地进行数据操作。MATLAB还提供了直观的深度网络设计器，让您能够快速构建和定制网络结构，无需编写繁琐的代码。同时，MATLAB与TensorFlow、PyTorch等深度学习框架的协同工作功能让您能够灵活地与其他平台进行交互，充分发挥各自的优势。另外，MATLAB的深度学习工具箱在模型可解释性和特征可视化方面也具备突出的优势。您可以通过特征图可视化、卷积核可视化和类别激活可视化等方法，深入理解深度学习模型的工作原理和决策过程。MATLAB还提供了CAM、LIME、GRAD-CAM等常用的可解释性方法，帮助您解释和解读模型的预测结果。这些功能将为您的研究和项目带来更深入的洞察和理解。

一、MATLAB 2023a深度学习工具箱新特性简介

1、MATLAB Deep Learning Toolbox概览

2、实时脚本（Live Script）与交互控件（Control）功能介绍与演示

3、批量大数据导入及Datastore类函数功能介绍与演示

4、数据清洗（Data Cleaning）功能介绍与演示

5、深度网络设计器（Deep Network Designer）功能介绍与演示

6、实验管理器（Experiment Manager）功能介绍与演示

7、MATLAB Deep Learning Model Hub简介

8、MATLAB与TensorFlow、PyTorch等深度学习框架协同工作功能介绍与演示

9、MATLAB Deep Learning Toolbox Examples简介

二、卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）