启迪网站开发,东莞浩智专业网站建设哪家好,南京广告有限公司,产品展示型的网站功能有哪些MATLAB 2023版的深度学习工具箱#xff0c;提供了完整的工具链#xff0c;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#xff0c;MATLAB的语法简洁、易于上手#xff0c;无需繁琐的配置和安装#xff0c;让您能够更快地实现深度学习的任务。…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。
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
卷积神经网络Convolutional Neural Network, CNN
1、 深度学习与传统机器学习的区别与联系
2、卷积神经网络的基本原理什么是卷积核CNN的典型拓扑结构是怎样的CNN的权值共享机制是什么CNN提取的特征是怎样的
3、LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系
4、预训练模型Alexnet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等的下载与安装
5、优化算法梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降、动量法、Adam等
6、调参技巧参数初始化、数据预处理、数据扩增、批量归一化、超参数优化、网络正则化等
7、案例1CNN预训练模型实现物体识别
2利用卷积神经网络抽取抽象特征
3自定义卷积神经网络拓扑结构
41D CNN模型解决回归拟合预测问题
8、实操练习
模型可解释性与特征可视化
Model Explanation and Feature Visualization
1、 什么是模型可解释性为什么需要对CNN模型进行解释
2、 常用的可视化方法有哪些特征图可视化、卷积核可视化、类别激活可视化等
3、 CAMClass Activation Mapping、LIMELocal Interpretable Model-agnostic Explanation、GRAD-CAM等方法原理讲解
4、 案例
实操练习
迁移学习算法
Transfer Learning
1、迁移学习算法的基本原理为什么需要迁移学习迁移学习的基本思想是什么
2、基于深度神经网络模型的迁移学习算法
3、案例基于Alexnet预训练模型的模型迁移
4、实操练习
循环神经网络与长短时记忆神经网络
RNN LSTM
1. 循环神经网络RNN与长短时记忆神经网络LSTM的基本原理
2. RNN与LSTM的区别与联系
3. 案例
1时间序列预测
2序列-序列分类
4. 实操练习
时间卷积网络Temporal Convolutional Network, TCN
时间卷积网络TCN的基本原理
2. TCN与1D CNN、LSTM的区别与联系
3. 案例讲解
1时间序列预测新冠肺炎疫情预测
2序列-序列分类人体动作识别
4. 实操练习
生成式对抗网络
Generative Adversarial Network
1、生成式对抗网络GAN什么是对抗生成网络为什么需要对抗生成网络对抗生成网络可以做什么
2、案例讲解向日葵花图像的自动生成
3、实操练习
自编码器
AutoEncoder
1、自编码器的组成及基本工作原理
2、经典自编码器栈式自编码器、稀疏自编码器、去噪自编码器、卷积自编码器、掩码自编码器等
3、案例讲解基于自编码器的图像分类
4、实操练习
目标检测YOLO模型
1、什么是目标检测目标检测与目标识别的区别与联系YOLO模型的工作原理
2、案例讲解(1)标注工具Image Labeler功能简介与演示
(2)使用预训练模型实现图像、视频等实时目标检测
(3)训练自己的数据集新冠疫情佩戴口罩识别
3、实操练习
U-Net模型
1、语义分割Semantic Segmentation简介
2、U-Net模型的基本原理
3、案例讲解基于U-Net的多光谱图像语义分割
1、如何查阅文献资料你会使用Google Scholar、Sci-Hub、ResearchGate吗应该去哪些地方查找与论文配套的数据和代码
2、如何提炼与挖掘创新点如果在算法层面上难以做出原创性的工作如何结合自己的实际问题提炼与挖掘创新点
3、相关学习资料分享与拷贝图书推荐、在线课程推荐等
