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Matlab_cuda-convnet2的卷积滤波器Matlab代码
资源介绍
用卷积滤波器matlab代码版权所有(C)2014
Sergey
Demyanov
接触:
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更新
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(IBP)算法已实现。
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重要的
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GPU版本仅适用于计算能力>
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3.0的设备
该库已作为我的博士项目的一部分编写。
它包含用于Matlab的卷积神经网络的实现,用Matlab,C
++和CUDA编写,用于CPU和GPU处理。
所有版本均相同。
GPU版本使用Alex
Krizhevsky库中的内核,因此速度非常快。
在某些情况下,它比CPU版本快400倍。
它还包含(IBP)算法的实现,该算法允许训练不变变换神经网络。
该算法在文章“不变式反向传播:如何训练变换不变式神经网络”中进行了描述。
一般信息
卷积神经网络是一种深度学习分类算法,可以自己从原始数据中学习有用的功能。
学习是通过调整其权重来进行的。
CNN由几层组成,通常是彼此相继的卷积层和子采样层。
卷积层使用较小的权重矩阵对其输入进行过滤,并对结果应用一些非线性函数。
二次采样层不包含权重,而是通过平均最大池化操作来简单地减小其输入的大小。
最后一层通过权重与上一层的所有输出完全连接。
输出也可