深度学习FPGA实现基础知识7(深度学习Matlab工具箱代码详解)
2016-06-06 16:50
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需求说明:深度学习FPGA实现知识储备
来自:http://www.360doc.com/content/15/1027/15/1317564_508749932.shtml
最近研究了几天深度学习的Matlab工具箱代码,发现作者给出的源码中注释实在是少得可怜,为了方便大家阅读,特对代码进行了注释,与大家分享。
在阅读Matlab工具箱代码之前,建议大家阅读几篇CNN方面的两篇经典材料,对卷积神经网络Matlab工具箱代码的理解有很大帮助,稍后我会将这两篇文献上传到网上与大家分享。急需的也可以留言注明,我会及时发送至邮箱的。
(1)《Notes on Convolutional Neural Networks》,这篇文章是与Matlab工具箱代码配套的文献,不过文献中在下采样层也有两种训练参数,在工具箱中的下采样层并没有可训练参数,直接进行下采样操作。
下载地址:http://cogprints.org/5869/1/cnn_tutorial.pdf
(2)《CNN学习-薛开宇》,这是与《Notes on Convolutional Neural Networks》内容及其相似的一份中文PPT资料,对卷积神经网络的介绍也是通俗易懂。
阅读地址:http://wenku.baidu.com/link?url=pd-ECeQCvDjUNs7G4KW7ypYBbnQ1Eu46B6CzB0vFeHm_RJyNWPW80ZioEhBoSOkQFxlN1b5TP8lD2R0zs62ZnYpCPCzldNx6AdFP4udvEUK
(3)深度学习的Matlab工具箱Github下载地址: https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox
接下来给出一个工具箱中CNN程序在Mnist数据库上的示例程序:
[/code]
[/code]
接下来给出工具箱中有关CNN部分程序注释的网址:
(1) 深度学习Matlab工具箱代码注释——cnnsetup.m : /article/1464216.html
(2) 深度学习Matlab工具箱代码注释——cnntrain.m : /article/1464215.html
(3) 深度学习Matlab工具箱代码注释——cnnff.m : /article/1464214.html
(4) 深度学习Matlab工具箱代码注释——cnnbp.m : /article/1464213.html
(5) 深度学习Matlab工具箱代码注释——cnnapplygrads.m : /article/1464212.html
整理来自:时间的诗
来自:http://www.360doc.com/content/15/1027/15/1317564_508749932.shtml
最近研究了几天深度学习的Matlab工具箱代码,发现作者给出的源码中注释实在是少得可怜,为了方便大家阅读,特对代码进行了注释,与大家分享。
在阅读Matlab工具箱代码之前,建议大家阅读几篇CNN方面的两篇经典材料,对卷积神经网络Matlab工具箱代码的理解有很大帮助,稍后我会将这两篇文献上传到网上与大家分享。急需的也可以留言注明,我会及时发送至邮箱的。
(1)《Notes on Convolutional Neural Networks》,这篇文章是与Matlab工具箱代码配套的文献,不过文献中在下采样层也有两种训练参数,在工具箱中的下采样层并没有可训练参数,直接进行下采样操作。
下载地址:http://cogprints.org/5869/1/cnn_tutorial.pdf
(2)《CNN学习-薛开宇》,这是与《Notes on Convolutional Neural Networks》内容及其相似的一份中文PPT资料,对卷积神经网络的介绍也是通俗易懂。
阅读地址:http://wenku.baidu.com/link?url=pd-ECeQCvDjUNs7G4KW7ypYBbnQ1Eu46B6CzB0vFeHm_RJyNWPW80ZioEhBoSOkQFxlN1b5TP8lD2R0zs62ZnYpCPCzldNx6AdFP4udvEUK
(3)深度学习的Matlab工具箱Github下载地址: https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox
接下来给出一个工具箱中CNN程序在Mnist数据库上的示例程序:
%%========================================================================= %
主要功能:在mnist数据库上做实验,验证工具箱的有效性 % 算法流程:
1)载入训练样本和测试样本 %
2)设置CNN参数,并进行训练 %
3)进行检测cnntest()
% 注意事项:
1)由于直接将所有测试样本输入会导致内存溢出,故采用一次只测试一个训练样本的测试方法
%%========================================================================= %%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%加载数据集%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
load mnist_uint8; train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255; test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255; train_y = double(train_y'); test_y = double(test_y');
[/code]
%%%%=========================================================================%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%设置卷积神经网络参数%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 主要功能:训练一个6c-2s-12c-2s形式的卷积神经网络,预期性能如下:
% 1)迭代一次需要200秒左右,错误率大约为11
% 2)迭代一百次后错误率大约为1.2
% % 算法流程:
1)构建神经网络并进行训练,以CNN结构体的形式保存
2)用已知的训练样本进行测试
% % 注意事项:
1)之前在测试的时候提示内存溢出,后来莫名其妙的又不溢出了,估计到了系统的内存临界值
%%=========================================================================
rand('state',0) cnn.layers = { struct('type', 'i') %输入层 struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %卷积层 struct('type', 's', 'scale', 2) %下采样层 struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %卷积层 struct('type', 's', 'scale', 2) %下采样层 }; cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y); opts.alpha = 1; opts.batchsize = 50; opts.numepochs = 5; cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts); save CNN_5 cnn; load CNN_5; [er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y); figure; plot(cnn.rL); assert(er<0.12, 'Too big error');
[/code]
接下来给出工具箱中有关CNN部分程序注释的网址:
(1) 深度学习Matlab工具箱代码注释——cnnsetup.m : /article/1464216.html
(2) 深度学习Matlab工具箱代码注释——cnntrain.m : /article/1464215.html
(3) 深度学习Matlab工具箱代码注释——cnnff.m : /article/1464214.html
(4) 深度学习Matlab工具箱代码注释——cnnbp.m : /article/1464213.html
(5) 深度学习Matlab工具箱代码注释——cnnapplygrads.m : /article/1464212.html
整理来自:时间的诗
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