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cifar10_CNN_blackford: EE454项目1的卷积神经网络Matlab代码实现，采用卷积滤波器
资源介绍
用卷积滤波器matlab代码cifar10_CNN_blackford
EE
454项目1：卷积神经网络
CMPEN
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EE
454项目1卷积神经网络
战队：泰勒·布莱克福德
概述：该项目向我们介绍了卷积神经网络及其在对象识别中的使用。
一长串简单的操作可以带来真正的革命性结果。
我们致力于在Matlab中为CNN的不同层创建这些简单功能。
我们创建了归一化，卷积，整流线性单位，Maxpool，完全连接和Softmax函数。
从飞机的32x32x3图像中，我们得到一个1x1x10数组，该数组具有针对图像分类的10个类别中的每个类别的概率。
在下面，您可以在左边看到我们的测试图像，在右边看到输出概率。
我们成功地将飞机确认为具有52.52303％的确定性的飞机。
然后，我们通过CNN运行了所有10,000张图像，以研究其正确性。
过程：在每个程序中要做的第一件事是导入任何初步文件，例如我们的“
cifar10testdata.mat”，“
CNNparameters.mat”和“
debuggingTest.mat”。
这将为我们提供所需的所有核心数据，我们可以将代码包装起来以获得所需