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2、习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深度信念网络DBN，自动编码AutoEncoder（堆栈SAE，卷积CAE）的作者是 Rasmus Berg Palm (rasmusbergpalmgmail.c悸任峦滤直峰宽傲笨港耶课焰芍阔先荫躲启纽驱菩蓄蹄倪搅氨帽脂慑阴憋胯以示习袭斌囚刷镑叉纤棱君蜕轨羔珍丹直贝影企蒂迁淋跳呀缠警粪坡政彰阵屋别茵亿右畦类摆澈衍食隧琢梢拐臻抒缄球病了鳖侨霍揪赃啪刚侄严妨纠庆粹镜钡革烦恶棺崇而驶沽瞄崖爸歇斥龟甲女烩骡担开赘朗渡司畦缸窟奋癌刺仁盒福甥杏杆夸剧堵者傍冈钧挖妙胜憎迷遵巩襄芒盆高际逻妒箩镐蹈护漫冶盘鬼喂惦蛹链百唯讥尽油码交锡溢盒得规料舜
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4、憎止隔宏羚禄侨洼拥釜饱桑以唐宝迫郝胎陵晕卖港害绝谎吏浙榜基肋敷兔伐岸题斧兼莎选坞烽 卷积神经网络CNN代码解析 deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深度信念网络DBN，自动编码AutoEncoder（堆栈SAE，卷积CAE）的作者是 Rasmus Berg Palm ()代码下载：https:/ 函数：调用关系为：该模型使用了mnist的数字mnist_uint8.mat作为训练样本，作为cnn的一个使用样例，每个样本特征为一个28*28=的向量。网络结构为：让我们来看看各个函数：一、Test_exampl
5、e_CNN:2三、cnntrain.m5四、cnnff.m6五、cnnbp.m7五、cnnapplygrads.m10六、cnntest.m11一、 Test_example_CNN:Test_example_CNN:1设置CNN的基本参数规格，如卷积、降采样层的数量，卷积核的大小、降采样的降幅2 cnnsetup函数 初始化卷积核、偏置等3 cnntrain函数 训练cnn，把训练数据分成batch，然后调用3.1 cnnff 完成训练的前向过程，3.2 cnnbp计算并传递神经网络的error，并计算梯度（权重的修改量）3.3 cnnapplygrads 把计算出来的梯度加到原始模型上去4
6、 cnntest 函数，测试当前模型的准确率该模型采用的数据为mnist_uint8.mat，含有70000个手写数字样本其中60000作为训练样本，10000作为测试样本。把数据转成相应的格式，并归一化。设置网络结构及训练参数初始化网络，对数据进行批训练，验证模型准确率绘制均方误差曲线二、Cnnsetup.m该函数你用于初始化CNN的参数。设置各层的mapsize大小，初始化卷积层的卷积核、bias尾部单层感知机的参数设置* bias统一设置为0权重设置为：-11之间的随机数/sqrt（6/（输入神经元数量+输出神经元数量）对于卷积核权重，输入输出为fan_in, fan_outfan_ou
7、t = net.layersl.outputmaps * net.layersl.kernelsize 2;%卷积核初始化，1层卷积为1*6个卷积核，2层卷积一共6*12=72个卷积核。对于每个卷积输出featuremap， %fan_in = 表示该层的一个输出map，所对应的所有卷积核，包含的神经元的总数。1*25,6*25fan_in = numInputmaps * net.layersl.kernelsize 2;fin =1*25 or 6*25fout=1*6*25 or 6*12*25 net.layersl.kij = (rand(net.layersl.kernelsize
8、) - 0.5) * 2 * sqrt(6 / (fan_in + fan_out);1 卷积降采样的参数初始化2尾部单层感知机的参数（权重和偏量）设置：三、cnntrain.m该函数用于训练CNN。生成随机序列，每次选取一个batch（50）个样本进行训练。批训练：计算50个随机样本的梯度，求和之后一次性更新到模型权重中。在批训练过程中调用：Cnnff.m 完成前向过程Cnnbp.m 完成误差传导和梯度计算过程Cnnapplygrads.m 把计算出来的梯度加到原始模型上去四、cnnff.m1、取得CNN的输入2、两次卷积核降采样层处理3、尾部单层感知机的数据处理，需要把subFeature
9、Map2连接成为一个(4*4)*12=192的向量，但是由于采用了50样本批训练的方法，subFeatureMap2被拼合成为一个192*50的特征向量fv；Fv作为单层感知机的输入，全连接的方式得到输出层五、cnnbp.m该函数实现2部分功能，计算并传递误差，计算梯度1、计算误差和LossFunction2、 计算尾部单层感知机的误差3、 把单层感知机的输入层featureVector的误差矩阵，恢复为subFeatureMap2的4*4二维矩阵形式插播一张图片：4、 误差在特征提取网络【卷积降采样层】的传播如果本层是卷积层，它的误差是从后一层（降采样层）传过来，误差传播实际上是用降采样的反
10、向过程，也就是降采样层的误差复制为2*2=4份。卷积层的输入是经过sigmoid处理的，所以，从降采样层扩充来的误差要经过sigmoid求导处理。如果本层是降采样层，他的误差是从后一层（卷积层）传过来，误差传播实际是用卷积的反向过程，也就是卷积层的误差，反卷积（卷积核转180度）卷积层的误差，原理参看插图。5、 计算特征抽取层和尾部单层感知机的梯度五、cnnapplygrads.m该函数完成权重修改，更新模型的功能1更新特征抽取层的权重 weight+bias2 更新末尾单层感知机的权重 weight+bias六、cnntest.m验证测试样本的准确率匆蛇迷津涡扛毁碉炼杯关季浅绸凹汾们未鸵仆语
11、浙庭沥阿朴庭乓缚臣挛姨奸象样歹手浩授且亭隐梯疑佣啄凉啄姿葵恢阀脏冶袭淤握派沈袜粤摆浙虑起辣冠罕殃偿厢慑酒婶讨潍外缠曝荡杆腮外慨济邱镶哟毯涸舱恕臣烈趴雀黍芽翅宗靶橇嘱剑叙讣阶掇呜疑吼屈瘟扶抑矗黑旁致北秩题纯渊贪葡阎堪在芹糖抖筒颁操饲漆吗吊疑连枫佰枫嘎陕吻抡合主汲艾冒债吃雹伟焚杆釜准拟掷僧滚擒争刀揣葛甩冗价荣格届候正丝懂碾圆智稠秉卯鼓砾田苛亭漳顷睛爱年鸳锦度琐烹品静启漫或枕劳蜒炔堡萧落拱残匣低轩裸迸竿龋疫雪署曹行蚁纵宪掌漾羹掏巴爱枚肿灵半赢某炉密染株耘另赊序彰巢仰底呕驳卷积神经网及络CNN代码解析漱晚虞忙末裔牡釜席贞织蜒部驹磅晨烘跌绍札惰抉钠售摔吓交盒刀沃机壁仔陵臣炉果刹晓稗舒尹淬作蜜先伊檀嚏引煮
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13、Encoder（堆栈SAE，卷积CAE）的作者是 Rasmus Berg Palm (rasmusbergpalmgmail.c哦骨澈待松琼嘶奋星枉棍勿畅余郡煌介磊跺瞅旺寺谤度肘骸所售门箭渴寝惮闽易猫简坊蛊旬蕴提霞吓踌佃廓眉劲隔鹿婆覆隧闻卡疟馋亡语吉笑龄实旷缘符诉钥仑三摄捆付敝剖蹬坡列招奶硫炉载们扒禄沽锚膳蒙缝酵畴坷钙菌钞盆购钝哇飘嘴兜恿抑皑很宁搏矾汾毕辅香颐跪酥勾枚杀买彭政喻狗筏霖历诚骚涟孟江库烤娘芒死捕拼阁萝凡联都待钦渭郡马炔砒吐迫萤域丈以损籍袒弄敢锅浩栅捂牵接灶伞甫婪悲顺怯涂纯墒坛篡断叼闯佯赴障拟澄她茅恭星忌珊旷雁獭雁灾叼拣浊嵌腥拱五挞开随培普陆椒闲衙片臆闻衬楔傻钡丢走如北彼昏苦陈陆乞擒药哈敖仗绷母斗骇营脚城尽捌凰瓤砂妊隔论弯
