Matlab一直以來都有著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，而從2016的版本開始，提供深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)工具。而到現(xiàn)如今2017的版本，功能更加完善，因此本人在此總結(jié)Matlab 2017所包含的深度學(xué)習(xí)的功能。

如今版本的Matlab已經(jīng)包含的如下功能：

???利用自己的數(shù)據(jù)微調(diào)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)（遷移學(xué)習(xí)）

???獲取已經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

??????????????包含Alexnet、VGG16、VGG19

???提供了方便的窗口式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱

??????????????Neural Newwork Time Series Tool神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列工具，可訓(xùn)練RNN

????????Neural Pattern Recognition app?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征識(shí)別工具

????????Neural Fitting app?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合工具

????????Nerual Clustering app?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類工具

???使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類或回歸

???使用超過內(nèi)存大小的數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)

???訓(xùn)練用于目標(biāo)檢測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

???特征網(wǎng)絡(luò)可視化

???在個(gè)人電腦或者云端使用CPU、GPU、多個(gè)GPU加速訓(xùn)練

??????????????當(dāng)前版本GPU計(jì)算性能高于2.0的都使用GPU加速

???提供了經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用例子與教程（附代碼）

??????????????例如，MNIST手寫體識(shí)別，Deep Dream、Fast-RCNN物體檢測(cè)等

???提供了官方的Caffe接口

??????????????載入Caffe模型、層等

???提供了一系列預(yù)處理工具

??????????????自動(dòng)修改訓(xùn)練集圖片文件名等

???提供了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)工具箱

?

表1 ?Matlab 2017支持的層與網(wǎng)絡(luò)（在matlab命令行中輸入doc+類名可查看使用方法）

類型	類名（構(gòu)造方法）		含義
層		inputLayer		圖像輸入層
		convolutional2dLayer		2D卷基層
		reluLayer		ReLU層
		crossChannelNormalizationLayer		歸一化層（batch normalization）
		AveragePooling2DLayer		平均Pooling層
		MaxPooling2DLayer		Max Pooling層
		FullyConnectedLayer		全連接層
		DropoutLayer		Dropout層（防止過擬合）
		SoftmaxLayer		Softmax層
		ClassificationOutputLayer		分類輸出層（默認(rèn)損失函數(shù)為交叉熵）
		RegressionOutputLayer		回歸輸出層（默認(rèn)損失函數(shù)為MSE）
		Autoencoder		自編碼層
時(shí)序網(wǎng)絡(luò)		timedelaynet		時(shí)間延遲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
		layrecnet		循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
		narnet		非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
		narxnet		具有外部輸入的非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
		distdelaynet		分布式延遲網(wǎng)絡(luò)
回歸網(wǎng)絡(luò) (MSE)		cascadeforwardnet		級(jí)聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
		feedforwardnet		前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
		fitnet		函數(shù)擬合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
識(shí)別分類網(wǎng)絡(luò)		lvqnet		學(xué)習(xí)向量量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
		patternnet		模式識(shí)別網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類		selforgmap		自組織網(wǎng)絡(luò)
		competlayer		競(jìng)爭(zhēng)層

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的MATLAB2017深度学习工具箱总结的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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