MATLAB | 时间序列预测 | CNN 卷积神经网络 | 附数据和出图代码 | 直接上手

作品简介

1 基本定义

CNN(Convolutional Neural Network,卷积神经网络)是一种前馈神经网络,主要用于处理具有类似网格结构的数据,例如图像和音频。CNN 的主要特点是卷积层和池化层的交替使用来提取数据特征,以及使用全连接层对这些特征进行分类和识别。 CNN 的主要结构包括卷积层、池化层和全连接层。其中卷积层主要用于提取数据中的特征,它通过将一个小的卷积核在数据上滑动,将局部特征提取出来。池化层则用于降低数据的维度,减少特征数量,从而简化模型的复杂度。全连接层则用于将提取的特征映射到具体的分类或识别结果上。 CNN 在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域中,都取得了非常好的效果。相比于传统的机器学习算法,CNN 不需要手动提取特征,而是通过学习数据中的特征,从而更好地解决了复杂模式识别问题。同时,CNN 的参数共享和权值共享机制,使得模型的训练速度更快,且对于数据的变换和噪声具有较强的鲁棒性。总之,CNN 是一种重要的深度学习算法,它在图像、语音、自然语言等领域中具有广泛的应用,是目前最先进的图像识别算法之一。

2 定义和出图效果


附视频教程操作:





创作时间:2023-04-21 11:19:52