【Matlab】基于卷积神经网络的数据分类预测(Excel可直接替换数据)
【Matlab】基于卷积神经网络的数据分类预测(Excel可直接替换数据)
- 1.模型原理
- 2.数学公式
- 3.文件结构
- 4.Excel数据
- 5.分块代码
- 6.完整代码
- 7.运行结果
1.模型原理
基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的数据分类预测是一种常见的深度学习方法,广泛应用于图像识别、语音识别等任务。在这种预测中,CNN通过卷积和池化操作来自动提取输入数据的特征,并通过全连接层进行分类预测。下面详细介绍其原理:
-
卷积神经网络基本结构:
卷积神经网络由多个卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层用于特征提取,池化层用于降低特征维度,全连接层用于分类预测。 -
卷积层:
卷积层是CNN的核心组件。它使用卷积操作来提取输入数据的局部特征。卷积操作可以看作是滑动窗口在输入数据上的运算,通过一组可学习的卷积核(或滤波器)与输入数据进行卷积运算,从而生成特征图(Feature Map)。这些特征图包含了不同位置上的局部特征信息。 -
激活函数:
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