机器学习之心
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分类预测 | MATLAB实现CNN卷积神经网络数据分类预测

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目录

    • 分类预测 | MATLAB实现CNN卷积神经网络数据分类预测
      • 基本介绍
      • 模型设计
      • 学习总结
      • 参考资料

基本介绍

使用卷积网络的潜在好处是更好的并行性、更好地控制感受野大小、更好地控制训练期间网络的内存占用以及更稳定的梯度。 就像循环网络一样，卷积网络可以对可变长度的输入序列进行操作，并可用于对序列到序列或序列对一任务进行建模。要训​​练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用一维卷积神经网络。一维卷积层通过将滑动卷积滤波器应用于一维输入来学习特征。使用一维卷积层可以比使用循环层更快，因为卷积层可以通过单个操作处理输入。相比之下，循环层必须迭代输入的时间步长。然而，根据网络架构和滤波器大小，一维卷积层的性能可能不如循环层，后者可以学习时间步长之间的长期依赖关系。

模型设计

  • 使用一维卷积神经网络对序列进行分类，使用类权重来修改训练以解决不平衡的类。
  • 类权重定义了每个类对训练过程的相对重要性。 因此，与各个类的频率成反比的类权重增加了不太流行的类对训练过程的重要性。生成的数据集训练序列分类卷积神经网络。
  • 数据是一个 numObservations×1 的序列元胞数组ÿ

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