Как начать строить сеть Neural Deep с использованием MATLAB?

Question

Я студент, и все еще новичок в python, мне нужно использовать глубокую нейронную сеть в нашей области, которая не связана с глубоким обучением напрямую, но мы можем использовать глубокое обучение для оптимизации таких ошибок.

В прошлый раз я пытался работать на python, но обнаружил, что мне нужно много времени, чтобы выучить python с нуля. Мы используем Matlab практически для всего, и я хорошо справляюсь с этим. Я решил вернуться к Matlab, чтобы использовать там глубокое обучение. мой вопрос, есть ли у кого-нибудь видео или учебник, которым я могу следовать, чтобы узнать, как глубоко изучать в Matlab?

спасибо заранее.

Answer 1

Глубокое обучение в терминах непрофессионала - это нейронная сеть с множеством нейронов во многих (глубоких) слоях. Deep Learning Toolbox предоставляет простые команды MATLAB для создания и соединения слоев глубокой нейронной сети. Примеры и предварительно обученные сети облегчают использование MATLAB для глубокого обучения, даже без знания продвинутых алгоритмов компьютерного зрения или нейронных сетей.

Попробуйте глубокое обучение в 10 строках кода MATLAB В этом примере показанокак использовать глубокое обучение для идентификации объектов в веб-камере, используя только 10 строк кода MATLAB.

1. Запустите эти команды, чтобы при необходимости загрузить файлы, подключиться к веб-камере и получить предварительно обученную нейронную сеть.

camera = webcam;  % Connect to the camera
net = alexnet;           % Load the neural network

Если вам необходимо установить надстройки для веб-камеры и alexnet, появится сообщение от каждой функции со ссылкой, которая поможет вам загрузить бесплатные надстройки с помощью надстройки. Проводник. В качестве альтернативы см. Модель инструментов глубокого обучения для сети AlexNet и пакет поддержки MATLAB для веб-камер USB. После установки модели Deep Learning Toolbox для сети AlexNet вы можете использовать ее для классификации изображений. AlexNet - это предварительно обученная сверточная нейронная сеть (CNN), которая обучена на более чем миллионе изображений и может классифицировать изображения по 1000 категориям объектов (например, клавиатура, мышь, кружка кофе, карандаш и многие животные).

Запустите следующий код, чтобы показать и классифицировать живые изображения. Направьте веб-камеру на объект, и нейронная сеть сообщит, какой класс объектов, по ее мнению, показывает веб-камера. Он будет продолжать классифицировать изображения, пока вы не нажмете Ctrl + C. Код изменяет размер изображения для сети, используя imresize.

while true
 im = snapshot(camera);       % Take a picture
 image(im);                   % Show the picture
 im = imresize(im,[227 227]); % Resize the picture for alexnet
 label = classify(net,im);    % Classify the picture
 title(char(label));          % Show the class label
 drawnow
end

Я думаю, что следующие рекомендации являются хорошими ссылками на то, что вы ищете,

1. Глубокое обучение в MATLAB
2. Прогнозирование временных рядов с использованием глубокого обучения
3. Классификация последовательностей с использованием глубокого обучения