freexyn编程实例视频教程系列45 Matlab与深度学习（卷积神经网络） 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。 目 录 45.0 概述 1 45.1一个实例入门深度学习 1 45.2 图像数据集读取并输入网络：表 table 2 45.3 网络分类识别并计算准确率classify 3 45.4 图像输入层imageInputLayer 3 45.5 卷积的原理 4 45.6 卷积层convolution2dLayer 5 45.7 批量归一化层batchNormalizationLayer 5 45.8 修正线性单元reluLayer 5 45.9 最大池化层maxPooling2dLayer 5 45.10 全连接层fullyConnectedLayer 6 45.11 归一化指数层softmaxLayer 6 45.12 分类输出层classificationLayer 6 45.13 卷积神经网络（工作原理和运行机制） 7 45.14 激活/特征提取activations 7 45.15 traini

神经网络最优化算法结合 源程序、matlab编程。

包含freexyn编程实例视频教程的所有课件PDF版，包含 系列1：基础入门 系列11：解方程 系列12：基础数学 系列13：微积分 系列14：解微分方程 系列15：线性代数 系列21：插值 系列22：优化 系列31：绘图 系列33：导入导出 系列35：脚本和函数 系列36：APPGUI 系列43：神经网络（基础、拟合、分类） 系列44：神经网络二（聚类、时序预测） 系列45：深度学习（卷积神经网络） 系列47：遗传算法 系列48：粒子群算法 系列49：模拟退火算法 系列50：模式搜索算法 系列66：Matlab轻松小课堂

从零实现人工鱼群算法并求解多元函数最优化问题，代码注释详细，结果展示图完整，附带参考文献

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1.领域：matlab，CNN卷积神经网络，代码中提供了转化后的mat格式,matlab可以直接读取的MNIST标准数据库 2.内容：通过MATLAB编程实现基于CNN卷积神经网络的手写数字识别算法,数据库为MNIST标准数据库+matlab操作视频 3.用处：用于CNN卷积神经网络编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

这本书是我学习matlab期间，系统的学习matlab编程语言即M语言最详细的一本书，里面不仅介绍了matlab基本知识，而且高级知识也有。更难得是，举的例子很好，可以很好的巩固知识点。