bp神经网络工具箱(matlab卷积神经网络工具箱)

[audio,adsTrainInfo] = read(adsTrain);

★ 4386

targets = cleanSTFT;
size(targets)
predictors = stftSegments;
size(predictors)

Mocha是Julia的深度学习框架，受C++框架Caffe的启发。Mocha中通用随机梯度求解程序和通用模块的高效实现，可以用来训练深度/浅层(卷积)神经网络，可以通过(栈式)自编码器配合非监督式预训练(可选)完成。它的优势特性包括模块化结构、提供上层接口，可能还有速度、兼容性等更多特性。

加载车辆数据集

R

确保音频长度是采样率转换器抽取因子的倍数

Caffe

该层定了池化层，利用求取最大值的方式。其中poolSize是池化层矩阵的大小。

Layer = imageInputLayer([28 28 3]);

sound(denoisedAudioFullyConvolutional,fs)

然后进行卷积层神经网络的语音去噪

CPP

可以使用短时傅里叶变换 (STFT) 将音频信号转换到频域，使用Hamming窗，窗口长度为 256 ，重叠率为 75%。Predicter的输入由 8 个连续的噪声 STFT 向量组成，因此每个 STFT 输出估计值都是基于当前的噪声 STFT 和 7 个先前的噪声 STFT 向量计算的。

Java语言：MATLAB支持Java语言的调用和集成，可以使用Java语言编写的函数和库文件。

Fortran语言：MATLAB支持Fortran语言的调用和集成，可以使用Fortran语言编写的函数和库文件。

3) batchNormalizationLayer

谷歌、微软和脸书等公司正在积极发展内部深度学习团队。然而，对于我们其他人来说，深度学习仍然是一个相当复杂和难以掌握的课题。如果你熟悉Python，有微积分背景，对机器学习有基本的了解，这本书会让你更好的入门。

随着21世纪初神经网络的复兴，深度学习已经成为一个非常活跃的研究领域，为现代机器学习铺平了道路。在这本实用的书中，作者Nikhil Buduma将提供了一些例子和清晰的解释来指导你理解这个复杂领域的主要概念。

Python

测试降噪网络

 

 

noise = audioread("WashingMachine.mp3");

作者Josh Patterson 和Adam Gibson在介绍他们开发的生产类工作流的开源Deeplearning4j(DL4J)库之前，提供了关于深入学习的理论。通过实际示例，你将学习如何使用DL4J在SPark和Hadoop上训练深度网络体系结构以及运行深度学习工作流的方法和策略。

f(x)=max(0,x)

定义网络层，将输入大小指定为大小为
NumFeatures-by-NumSegments（本例中为 129-by-8）的图像。 定义两个隐藏的全连接层，每个层有 1024 个神经元。 由于是纯线性系统，因此在每个隐藏的全连接层之后都有一个整流线性单元 (ReLU) 层。 批量归一化层对输出的均值和标准差进行归一化，添加一个具有 129 个神经元的全连接层，然后是一个回归层。

训练选项与全连接网络的选项类似

★ 3924

信号处理

Python语言：MATLAB支持Python语言的调用和集成，可以使用Python语言编写的函数和库文件。

numWeights = 0;
for index = 1:numel(denoiseNetFullyConvolutional.Layers)
if isa(denoiseNetFullyConvolutional.Layers(index),"nnet.cnn.layer.Convolution2DLayer")
numWeights = numWeights + numel(denoiseNetFullyConvolutional.Layers(index).Weights);
end
end
fprintf("The number of weights in convolutional layers is %d\n",numWeights);

★ 3852

通过在训练阶段计算的均值和标准差对Predicter进行归一化。

filterSize = [3 3];
numFilters = 32;

进行目标检测

该层定义了激活函数ReLU函数，其定义如下：

信号处理和通信更新包括：· Signal Processing Toolbox：可用于执行多时序的时域和频域分析的信号分析仪应用程序· Phased Array System Toolbox：针对空气传播和多路径传播对窄频和宽频信号的影响提供建模支持· WLAN System Toolbox：IEEE 802.11ah 支持和多用户 MIMO 接收机功能· Audio System Toolbox：音频插件托管功能，可在 MATLAB 中直接运行和测试 VST 插件

在测试图像上运行训练好的检测器

adsTrain = audioDatastore(fullfile(dataFolder,'train'),'IncludeSubfolders',true);

本例简单讲解了如何使用深度学习训练车辆检测器，还可以按照类似的步骤训练检测器以检测交通标志、行人或其他物体。