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freexyn编程实例视频教程系列45Matlab与深度学习（卷积神经网络）
freexyn编程实例视频教程系列45
Matlab与深度学习（卷积神经网络）
45.0概述
1.主要内容
运用Matlab编程处理深度学习在图像的分类识别和回归预测方
面的应用，主要内容就是学习卷积神经网络。
作者：freexyn
45.1一个实例入门深度学习
1深度学习概念
2流程
数据准备：训练数据，验证数据，测试数据
知识准备：神经网络的概念和用法（推荐系列43）
典型的深度学习神经网络：卷积神经网络
3编程演示：一个手写体识别实例入门深度学习
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45.2图像数据集读取并输入网络：表table
1介绍图像数据集（看66.35）
THEMNISTDATABASEofhandwrittendigits
2图像数据（灰度图和彩色图）在Matlab中表达方式
3数据集读取到Matlab，介绍图像集和标签集数据格式（元胞数
组，分类数组），并预览图像；
4作为训练/验证数据传递给卷积神经网络的格式（table）
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45.3网络分类识别并计算准确率classify
1使用已训练好的深度神经网络对图像进行分类识别；
2计算识别准确率；
3可视化预览识别结果，以及识别有误的结果。
45.4图像输入层imageInputLayer
1图像输入层（imageInputLayer）把二维图像输入到网络
2数据归一化（四种归一化方法）；
zerocenter(default)
zscore
rescale-symmetric
rescale-zero-one
none
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45.5卷积的原理
1卷积的基本概念和运算定义
2深度网络中卷积的原理
3概念：滤波器filter、步长stride、特征图FeatureMaps、填充
Padding、膨胀因子DilationFactor
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45.6卷积层convolution2dLayer
1卷积层属性列表介绍；
2权重参数可视化。
45.7批量归一化层batchNormalizationLayer
1批量归一化概念和原理；
2介绍批量归一化层的属性列表；
y=(x-mean)/(std+e)
z=ay+b
45.8修正线性单元reluLayer
1修正线性单元（Rectifiedlinearunit）概念和原理；
2介绍修正线性单元层的属性列表；
45.9最大池化层maxPooling2dLayer
1最大池化层的概念、原理和作用；
2介绍最大池化层的属性列表；
3averagePooling2dLayer和maxUnpooling2dLayer
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45.10全连接层fullyConnectedLayer
1全连接层的概念、原理和作用；
2介绍全连接层的属性列表；
45.11归一化指数层softmaxLayer
归一化指数层的概念、原理和作用；
45.12分类输出层classificat
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