Matlab代码墙纸分类的卷积神经网络应用

详细介绍了Matlab神经网络应用的基本操作和实现方法。

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应用BP神经网络实现两类模式分类 定义训练参数：隐含层节点数、输出维度、训练次数、激活函数

本项目利用神经网络开发语音识别系统，通过MATLAB实现线性预测编码（LPC）方法进行特征提取，以提高系统的波形分辨率。神经网络形式包括K最近邻居（KNN）、人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）及基于MFCC图像的方法。此外，还在Arduino 101硬件上实现了较小规模的ANN，利用MATLAB训练权重以驱动系统。

这是一个简化版本的双层卷积神经网络代码示例，展示了深度学习中的基础技术应用。

MATLAB神经网络工具箱的GUI工具与命令行函数互为补充，提供了全面的神经网络创建、训练、仿真与分析功能。命令行函数不仅能简化GUI操作，还能实现更多复杂功能，满足不同需求。本指南详细介绍了如何使用命令行函数，包括神经网络工具箱函数列表和适用场景选择建议。

生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式poissrnd(2,5) 生成5行5列的随机数矩阵poissrnd(2,[5,4]) 生成一个5行4列的随机数矩阵。这里介绍了如何通过逆CDF函数法生成服从特定分布的随机数，以柯西分布为例。

LRP算法是一种逐层相关性传播的方法，用于解释神经网络分类器预测的关键输入。该算法通过学习模型的拓扑结构，将输入的重要组成部分与分类结果相关联。LRP工具箱支持Matlab和Python环境，提供了Caffe深度学习框架的扩展功能，用于模型和数据的导入导出。

本项目利用FPGA实现一个训练好的卷积神经网络，用于图像分类。项目采用CIFAR-10数据集作为训练数据，通过深度学习的CNN概念对输入图像进行分类。 设计包含六个层次：滑动窗口卷积、ReLU激活、最大池化、图像展平、全连接和Softmax激活。利用卷积核/过滤器从输入图像中提取特征，输入图像可以是灰度或彩色图像。 使用的工具： Xilinx Vivado v17.4：用于FPGA设计 Matlab vR2018.a：用于参考目的和结果比较 使用的编程语言： Verilog HDL：用于FPGA设计的硬件描述语言 已完成的任务： 掌握FPGA、相关资源、Vivado 17.4和Mat