ASCII表与字符编码

ASCII码表完整版 ASCII简介 ASCII 码使用指定的 7 位或 8 位二进制数组合来表示 128 或 256 种可能的字符。标准 ASCII 码也叫基础ASCII码,使用 7 位二进制数来表示所有的大写和小写字母,数字 0 到 9、标点符号, 以及在美式英语中使用的特殊控制字符。其中: 0~31及127(共33个)是控制字符或通信专用字符(其余为可显示字符),如控制符:LF(换行)、CR(回车)、FF(换页)、DEL(删除)、BS(退格)、BEL(振铃)等;通信专用字符:SOH(文头)、EOT(文尾)、ACK(确认)等 阅读详情

1 ASCII码表

ASCII表

2 字符编码

一、什么是字符集?什么是编码?

字符(Character)是文字与符号的总称,包括文字、图形符号、数学符号等。
一组抽象字符的集合就是字符集(Charset)。
字符集常常和一种具体的语言文字对应起来,该文字中的所有字符或者大部分常用字符就构成了该文字的字符集,比如英文字符集。
一组有共同特征的字符也可以组成字符集,比如繁体汉字字符集、日文汉字字符集。
字符集的子集也是字符集。

计算机要处理各种字符,就需要将字符和二进制内码对应起来,这种对应关系就是字符编码(Encoding)。
制定编码首先要确定字符集,并将字符集内的字符排序,然后和二进制数字对应起来。根据字符集内字符的多少,会确定用几个字节来编码。
每种编码都限定了一个明确的字符集合,叫做被编码过的字符集(Coded Character Set),这是字符集的另外一个含义。通常所说的字符集大多是这个含义。

二、有哪些字符集?

ASCII:
American Standard Code for Information Interchange,美国信息交换标准码。
目前计算机中用得最广泛的字符集及其编码,由美国国家标准局(ANSI)制定。
它已被国际标准化组织(ISO)定为国际标准,称为ISO 646标准。
ASCII字符集由控制字符和图形字符组成。
在计算机的存储单元中,一个ASCII码值占一个字节(8个二进制位),其最高位(b7)用作奇偶校验位。
所谓奇偶校验,是指在代码传送过程中用来检验是否出现错误的一种方法,一般分奇校验和偶校验两种。
奇校验规定:正确的代码一个字节中1的个数必须是奇数,若非奇数,则在最高位b7添1。
偶校验规定:正确的代码一个字节中1的个数必须是偶数,若非偶数,则在最高位b7添1。

ISO 8859-1:
ISO 8859,全称ISO/IEC 8859,是国际标准化组织(ISO)及国际电工委员会(IEC)联合制定的一系列8位字符集的标准,现时定义了15个字符集。
ASCII收录了空格及94个“可印刷字符”,足以给英语使用。
但是,其他使用拉丁字母的语言(主要是欧洲国家的语言),都有一定数量的变音字母,故可以使用ASCII及控制字符以外的区域来储存及表示。
除了使用拉丁字母的语言外,使用西里尔字母的东欧语言、希腊语、泰语、现代阿拉伯语、希伯来语等,都可以使用这个形式来储存及表示。
    * ISO 8859-1 (Latin-1) - 西欧语言
    * ISO 8859-2 (Latin-2) - 中欧语言
    * ISO 8859-3 (Latin-3) - 南欧语言。世界语也可用此字符集显示。
    * ISO 8859-4 (Latin-4) - 北欧语言
    * ISO 8859-5 (Cyrillic) - 斯拉夫语言
    * ISO 8859-6 (Arabic) - 阿拉伯语
    * ISO 8859-7 (Greek) - 希腊语
    * ISO 8859-8 (Hebrew) - 希伯来语(视觉顺序)
    * ISO 8859-8-I - 希伯来语(逻辑顺序)
    * ISO 8859-9 (Latin-5 或 Turkish) - 它把Latin-1的冰岛语字母换走,加入土耳其语字母。
    * ISO 8859-10 (Latin-6 或 Nordic) - 北日耳曼语支,用来代替Latin-4。
    * ISO 8859-11 (Thai) - 泰语,从泰国的 TIS620 标准字集演化而来。
    * ISO 8859-13 (Latin-7 或 Baltic Rim) - 波罗的语族
    * ISO 8859-14 (Latin-8 或 Celtic) - 凯尔特语族
    * ISO 8859-15 (Latin-9) - 西欧语言,加入Latin-1欠缺的法语及芬兰语重音字母,以及欧元符号。
    * ISO 8859-16 (Latin-10) - 东南欧语言。主要供罗马尼亚语使用,并加入欧元符号。
很明显,iso8859-1编码表示的字符范围很窄,无法表示中文字符。
但是,由于是单字节编码,和计算机最基础的表示单位一致,所以很多时候,仍旧使用iso8859-1编码来表示。
而且在很多协议上,默认使用该编码。

UCS:
通用字符集(Universal Character Set,UCS)是由ISO制定的ISO 10646(或称ISO/IEC 10646)标准所定义的字符编码方式,采用4字节编码。
UCS包含了已知语言的所有字符。
除了拉丁语、希腊语、斯拉夫语、希伯来语、阿拉伯语、亚美尼亚语、格鲁吉亚语,还包括中文、日文、韩文这样的象形文字,UCS还包括大量的图形、印刷、数学、科学符号。
    * UCS-2: 与unicode的2byte编码基本一样。
    * UCS-4: 4byte编码, 目前是在UCS-2前加上2个全零的byte。

Unicode:
Unicode(统一码、万国码、单一码)是一种在计算机上使用的字符编码。
它是http://www.unicode.org 制定的编码机制, 要将全世界常用文字都函括进去。
它为每种语言中的每个字符设定了统一并且唯一的二进制编码,以满足跨语言、跨平台进行文本转换、处理的要求。
1990年开始研发,1994年正式公布。随着计算机工作能力的增强,Unicode也在面世以来的十多年里得到普及。
但自从unicode2.0开始,unicode采用了与ISO 10646-1相同的字库和字码,ISO也承诺ISO10646将不会给超出0x10FFFF的UCS-4编码赋值,使得两者保持一致。
Unicode的编码方式与ISO 10646的通用字符集(Universal Character Set,UCS)概念相对应,目前的用于实用的Unicode版本对应于UCS-2,使用16位的编码空间。
也就是每个字符占用2个字节,基本满足各种语言的使用。实际上目前版本的Unicode尚未填充满这16位编码,保留了大量空间作为特殊使用或将来扩展。

UTF:
Unicode 的实现方式不同于编码方式。
一个字符的Unicode编码是确定的,但是在实际传输过程中,由于不同系统平台的设计不一定一致,以及出于节省空间的目的,对Unicode编码的实现方式有所不同。
Unicode的实现方式称为Unicode转换格式(Unicode Translation Format,简称为 UTF)。
    * UTF-8: 8bit变长编码,对于大多数常用字符集(ASCII中0~127字符)它只使用单字节,而对其它常用字符(特别是朝鲜和汉语会意文字),它使用3字节。
    * UTF-16: 16bit编码,是变长码,大致相当于20位编码,值在0到0x10FFFF之间,基本上就是unicode编码的实现,与CPU字序有关。


汉字编码:
    * GB2312字集是简体字集,全称为GB2312(80)字集,共包括国标简体汉字6763个。
    * BIG5字集是台湾繁体字集,共包括国标繁体汉字13053个。
    * GBK字集是简繁字集,包括了GB字集、BIG5字集和一些符号,共包括21003个字符。
    * GB18030是国家制定的一个强制性大字集标准,全称为GB18030-2000,它的推出使汉字集有了一个“大一统”的标准。

ANSI和Unicode big endia:
我们在Windows系统中保存文本文件时通常可以选择编码为ANSI、Unicode、Unicode big endian和UTF-8,这里的ANSI和Unicode big endia是什么编码呢?
ANSI:
使用2个字节来代表一个字符的各种汉字延伸编码方式,称为ANSI编码。
在简体中文系统下,ANSI编码代表GB2312编码,在日文操作系统下,ANSI编码代表JIS编码。
Unicode big endia:
UTF-8以字节为编码单元,没有字节序的问题。UTF-16以两个字节为编码单元,在解释一个UTF-16文本前,首先要弄清楚每个编码单元的字节序。
Unicode规范中推荐的标记字节顺序的方法是BOM(即Byte Order Mark)。
在UCS编码中有一个叫做ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE的字符,它的编码是FEFF。而FFFE在UCS中是不存在的字符,所以不应该出现在实际传输中。
UCS规范建议我们在传输字节流前,先传输字符ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE。
这样如果接收者收到FEFF,就表明这个字节流是Big-Endian的;如果收到FFFE,就表明这个字节流是Little-Endian的。
因此字符ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE又被称作BOM。
Windows就是使用BOM来标记文本文件的编码方式的。

三、编程语言与编码

C、C++、Python2内部字符串都是使用当前系统默认编码
Python3、Java内部字符串用Unicode保存
Ruby有一个内部变量$KCODE用来表示可识别的多字节字符串的编码,变量值为EUC SJIS UTF8 NONE之一。
$KCODE的值为EUC时,将假定字符串或正则表达式的编码为EUC-JP。
同样地,若为SJIS时则认定为Shift JIS。若为UTF8时则认定为UTF-8。
若为NONE时,将不会识别多字节字符串。
在向该变量赋值时,只有第1个字节起作用,且不区分大小写字母。
e E 代表 EUC,s S 代表 SJIS,u U 代表 UTF8,而n N 则代表 NONE。
默认值为NONE。
即默认情况下Ruby把字符串当成单字节序列来处理。

四、为什么会乱码?

乱码是个老问题,从上面我们知道,字符在保存时的编码格式如果和要显示的编码格式不一样的话,就会出现乱码问题。
我们的Web系统,从底层数据库编码、Web应用程序编码到HTML页面编码,如果有一项不一致的话,就会出现乱码。
所以,解决乱码问题说难也难说简单也简单,关键是让交互系统之间编码一致。

五、有没有万金油?

在如此多种编码和字符集弄的我们眼花缭乱的情况下,我们只需选择一种兼容性最好的编码方式和字符集,让它成为我们程序子系统之间
交互的编码契约,那么从此恼人的乱码问题即将远离我们而去 -- 这种兼容性最好的编码就是UTF-8!
毕竟GBK/GB2312是国内的标准,当我们大量使用国外的开源软件时,UTF-8才是编码界最通用的语言

 

3 字符集实战

转自http://www.ruanyifeng.com/blog/2007/10/ascii_unicode_and_utf-8.html

一. ASCII码

我们知道,在计算机内部,所有的信息最终都表示为一个二进制的字符串。每一个二进制位(bit)有0和1两种状态,因此八个二进制位就可以组合出 256种状态,这被称为一个字节(byte)。也就是说,一个字节一共可以用来表示256种不同的状态,每一个状态对应一个符号,就是256个符号,从 0000000到11111111。

上个世纪60年代,美国制定了一套字符编码,对英语字符与二进制位之间的关系,做了统一规定。这被称为ASCII码,一直沿用至今。

ASCII码一共规定了128个字符的编码,比如空格“SPACE”是32(二进制00100000),大写的字母A是65(二进制01000001)。这128个符号(包括32个不能打印出来的控制符号),只占用了一个字节的后面7位,最前面的1位统一规定为0。

二、非ASCII编码

英语用128个符号编码就够了,但是用来表示其他语言,128个符号是不够的。比如,在法语中,字母上方有注音符号,它就无法用ASCII码表示。 于是,一些欧洲国家就决定,利用字节中闲置的最高位编入新的符号。比如,法语中的é的编码为130(二进制10000010)。这样一来,这些欧洲国家使 用的编码体系,可以表示最多256个符号。

但是,这里又出现了新的问题。不同的国家有不同的字母,因此,哪怕它们都使用256个符号的编码方式,代表的字母却不一样。比如,130在法语编码 中代表了é,在希伯来语编码中却代表了字母Gimel (ג),在俄语编码中又会代表另一个符号。但是不管怎样,所有这些编码方式中,0—127表示的符号是一样的,不一样的只是128—255的这一段。

至于亚洲国家的文字,使用的符号就更多了,汉字就多达10万左右。一个字节只能表示256种符号,肯定是不够的,就必须使用多个字节表达一个符号。 比如,简体中文常见的编码方式是GB2312,使用两个字节表示一个汉字,所以理论上最多可以表示256x256=65536个符号。

中文编码的问题需要专文讨论,这篇笔记不涉及。这里只指出,虽然都是用多个字节表示一个符号,但是GB类的汉字编码与后文的Unicode和UTF-8是毫无关系的。

三.Unicode

正如上一节所说,世界上存在着多种编码方式,同一个二进制数字可以被解释成不同的符号。因此,要想打开一个文本文件,就必须知道它的编码方式,否则用错误的编码方式解读,就会出现乱码。为什么电子邮件常常出现乱码?就是因为发信人和收信人使用的编码方式不一样。

可以想象,如果有一种编码,将世界上所有的符号都纳入其中。每一个符号都给予一个独一无二的编码,那么乱码问题就会消失。这就是Unicode,就像它的名字都表示的,这是一种所有符号的编码。

Unicode当然是一个很大的集合,现在的规模可以容纳100多万个符号。每个符号的编码都不一样,比如,U+0639表示阿拉伯字母Ain,U+0041表示英语的大写字母A,U+4E25表示汉字“严”。具体的符号对应表,可以查询unicode.org ,或者专门的汉字对应表 。

四. Unicode的问题

需要注意的是,Unicode只是一个符号集,它只规定了符号的二进制代码,却没有规定这个二进制代码应该如何存储。

比如,汉字“严”的unicode是十六进制数4E25,转换成二进制数足足有15位(100111000100101),也就是说这个符号的表示至少需要2个字节。表示其他更大的符号,可能需要3个字节或者4个字节,甚至更多。

这里就有两个严重的问题,第一个问题是,如何才能区别unicode和ascii?计算机怎么知道三个字节表示一个符号,而不是分别表示三个符号 呢?第二个问题是,我们已经知道,英文字母只用一个字节表示就够了,如果unicode统一规定,每个符号用三个或四个字节表示,那么每个英文字母前都必 然有二到三个字节是0,这对于存储来说是极大的浪费,文本文件的大小会因此大出二三倍,这是无法接受的。

它们造成的结果是:1)出现了unicode的多种存储方式,也就是说有许多种不同的二进制格式,可以用来表示unicode。2)unicode在很长一段时间内无法推广,直到互联网的出现。

五.UTF-8

互联网的普及,强烈要求出现一种统一的编码方式。UTF-8就是在互联网上使用最广的一种unicode的实现方式。其他实现方式还包括UTF-16和UTF-32,不过在互联网上基本不用。重复一遍,这里的关系是,UTF-8是Unicode的实现方式之一。

UTF-8最大的一个特点,就是它是一种变长的编码方式。它可以使用1~4个字节表示一个符号,根据不同的符号而变化字节长度。

UTF-8的编码规则很简单,只有二条:

1)对于单字节的符号,字节的第一位设为0,后面7位为这个符号的unicode码。因此对于英语字母,UTF-8编码和ASCII码是相同的。

2)对于n字节的符号(n>1),第一个字节的前n位都设为1,第n+1位设为0,后面字节的前两位一律设为10。剩下的没有提及的二进制位,全部为这个符号的unicode码。

下表总结了编码规则,字母x表示可用编码的位。

Unicode符号范围 | UTF-8编码方式
(十六进制) | (二进制)
--------------------+---------------------------------------------
0000 0000-0000 007F | 0xxxxxxx
0000 0080-0000 07FF | 110xxxxx 10xxxxxx
0000 0800-0000 FFFF | 1110xxxx 10xxxxxx 10xxxxxx
0001 0000-0010 FFFF | 11110xxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx

下面,还是以汉字“严”为例,演示如何实现UTF-8编码。

已知“严”的unicode是4E25(100111000100101),根据上表,可以发现4E25处在第三行的范围内(0000 0800-0000 FFFF),因此“严”的UTF-8编码需要三个字节,即格式是“1110xxxx 10xxxxxx 10xxxxxx”。然后,从“严”的最后一个二进制位开始,依次从后向前填入格式中的x,多出的位补0。这样就得到了,“严”的UTF-8编码是 “11100100 10111000 10100101”,转换成十六进制就是E4B8A5。

六. Unicode与UTF-8之间的转换

通过上一节的例子,可以看到“严”的Unicode码是4E25,UTF-8编码是E4B8A5,两者是不一样的。它们之间的转换可以通过程序实现。

在Windows平台下,有一个最简单的转化方法,就是使用内置的记事本小程序Notepad.exe。打开文件后,点击“文件”菜单中的“另存为”命令,会跳出一个对话框,在最底部有一个“编码”的下拉条。

bg2007102801.jpg

里面有四个选项:ANSI,Unicode,Unicode big endian 和 UTF-8。

1)ANSI是默认的编码方式。对于英文文件是ASCII编码,对于简体中文文件是GB2312编码(只针对Windows简体中文版,如果是繁体中文版会采用Big5码)。

2)Unicode编码指的是UCS-2编码方式,即直接用两个字节存入字符的Unicode码。这个选项用的little endian格式。

3)Unicode big endian编码与上一个选项相对应。我在下一节会解释little endian和big endian的涵义。

4)UTF-8编码,也就是上一节谈到的编码方法。

选择完”编码方式“后,点击”保存“按钮,文件的编码方式就立刻转换好了。

七. Little endian和Big endian

上一节已经提到,Unicode码可以采用UCS-2格式直接存储。以汉字”严“为例,Unicode码是4E25,需要用两个字节存储,一个字节 是4E,另一个字节是25。存储的时候,4E在前,25在后,就是Big endian方式;25在前,4E在后,就是Little endian方式。

这两个古怪的名称来自英国作家斯威夫特的《格列佛游记》。在该书中,小人国里爆发了内战,战争起因是人们争论,吃鸡蛋时究竟是从大头(Big- Endian)敲开还是从小头(Little-Endian)敲开。为了这件事情,前后爆发了六次战争,一个皇帝送了命,另一个皇帝丢了王位。

因此,第一个字节在前,就是”大头方式“(Big endian),第二个字节在前就是”小头方式“(Little endian)。

那么很自然的,就会出现一个问题:计算机怎么知道某一个文件到底采用哪一种方式编码?

Unicode规范中定义,每一个文件的最前面分别加入一个表示编码顺序的字符,这个字符的名字叫做”零宽度非换行空格“(ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE),用FEFF表示。这正好是两个字节,而且FF比FE大1。

如果一个文本文件的头两个字节是FE FF,就表示该文件采用大头方式;如果头两个字节是FF FE,就表示该文件采用小头方式。

八. 实例

下面,举一个实例。

打开”记事本“程序Notepad.exe,新建一个文本文件,内容就是一个”严“字,依次采用ANSI,Unicode,Unicode big endian 和 UTF-8编码方式保存。

然后,用文本编辑软件UltraEdit中 的”十六进制功能“,观察该文件的内部编码方式。

1)ANSI:文件的编码就是两个字节“D1 CF”,这正是“严”的GB2312编码,这也暗示GB2312是采用大头方式存储的。

2)Unicode:编码是四个字节“FF FE 25 4E”,其中“FF FE”表明是小头方式存储,真正的编码是4E25。

3)Unicode big endian:编码是四个字节“FE FF 4E 25”,其中“FE FF”表明是大头方式存储。

4)UTF-8:编码是六个字节“EF BB BF E4 B8 A5”,前三个字节“EF BB BF”表示这是UTF-8编码,后三个“E4B8A5”就是“严”的具体编码,它的存储顺序与编码顺序是一致的。

九. 延伸阅读

* The Absolute Minimum Every Software Developer Absolutely, Positively Must Know About Unicode and Character Sets (关于字符集的最基本知识)

* 谈谈Unicode编码

* RFC3629:UTF-8, a transformation format of ISO 10646 (如果实现UTF-8的规定)

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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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