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deeplearningtoolbox下载

时间: 2025-03-04 12:24:38 浏览: 149
### 下载并安装最新版MATLAB Deep Learning Toolbox 对于希望获取最新版本的MATLAB及其深度学习工具箱的用户而言,推荐升级至MATLAB 2022b,在此版本中可以直接通过标准安装流程来一并安装深度学习工具包[^1]。 如果当前使用的并非2022b版本而是更早版本如R2018a,则需单独安装`Deep Learning Toolbox Converter for ONNX Model Format`。具体操作如下: 打开MATLAB软件后,利用“附加功能资源管理器”搜索框输入特定名称:“Deep Learning Toolbox Converter for ONNX Model Format”。找到对应条目之后点击它,并随后点击“安装”按钮开始安装过程[^2]。在此过程中可能会遇到登录请求,遵循指示完成账户验证步骤;面对许可协议时确认同意条款以继续安装直至结束。 一旦上述组件成功部署完毕,再次执行相同查找路径应能显示已正确装载该扩展模块的信息画面。 为了实现绘制每次迭代期间损失值以及预测精度变化趋势的功能需求,确保所用环境配置是最新的十分必要,这不仅有助于获得更好的性能表现同时也简化了开发调试工作流。 ```matlab % 示例代码用于展示如何记录训练过程中的指标数据以便后续绘图分析 trainingOptions = trainingOptions('adam',... 'MaxEpochs',30,... 'MiniBatchSize',128,... 'Plots','training-progress'); % 启用内置进度图表可视化选项 net = trainNetwork(trainingData,layers,trainingOptions); ```
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深度学习工具包 Deprecation notice. ----- This toolbox is outdated and no longer maintained. There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/) I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox. Best, Rasmus. DeepLearnToolbox ================ A Matlab toolbox for Deep Learning. Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data. It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture. 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Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012", } Contact: rasmusbergpalm at gmail dot com Directories included in the toolbox ----------------------------------- NN/ - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks CNN/ - A library for Convolutional Neural Networks DBN/ - A library for Deep Belief Networks SAE/ - A library for Stacked Auto-Encoders CAE/ - A library for Convolutional Auto-Encoders util/ - Utility functions used by the libraries data/ - Data used by the examples tests/ - unit tests to verify toolbox is working For references on each library check REFS.md Setup ----- 1. Download. 2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox')); Example: Deep Belief Network --------------------- matlab function test_example_DBN load mnist_uint8; train_x = double(train_x) / 255; test_x = double(test_x) / 255; train_y = double(train_y); test_y = double(test_y); %% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weights rand('state',0) dbn.sizes = [100]; opts.numepochs = 1; opts.batchsize = 100; opts.momentum = 0; opts.alpha = 1; dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts); dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts); figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights %% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NN rand('state',0) %train dbn dbn.sizes = [100 100]; opts.numepochs = 1; opts.batchsize = 100; opts.momentum = 0; opts.alpha = 1; dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts); dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts); %unfold dbn to nn nn = dbnunfoldtonn(dbn, 10); nn.activation_function = 'sigm'; %train nn opts.numepochs = 1; opts.batchsize = 100; nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts); [er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y); assert(er < 0.10, 'Too big error'); Example: Stacked Auto-Encoders --------------------- matlab function test_example_SAE load mnist_uint8; train_x = double(train_x)/255; test_x = double(test_x)/255; train_y = double(train_y); test_y = double(test_y); %% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN % Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE) rand('state',0) sae = saesetup([784 100]); sae.ae{1}.activation_function = 'sigm'; sae.ae{1}.learningRate = 1; sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5; opts.numepochs = 1; opts.batchsize = 100; sae = saetrain(sae, train_x, opts); visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)') % Use the SDAE to initialize a FFNN nn = nnsetup([784 100 10]); nn.activation_function = 'sigm'; nn.learningRate = 1; nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1}; % Train the FFNN opts.numepochs = 1; opts.batchsize = 100; nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts); [er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y); assert(er < 0.16, 'Too big error'); Example: Convolutional Neural Nets --------------------- matlab function test_example_CNN load mnist_uint8; train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255; test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255; train_y = double(train_y'); test_y = double(test_y'); %% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% error rand('state',0) cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer }; cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y); opts.alpha = 1; opts.batchsize = 50; opts.numepochs = 1; cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts); [er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y); %plot mean squared error figure; plot(cnn.rL); assert(er<0.12, 'Too big error'); Example: Neural Networks --------------------- matlab function test_example_NN load mnist_uint8; train_x = double(train_x) / 255; test_x = double(test_x) / 255; train_y = double(train_y); test_y = double(test_y); % normalize [train_x, mu, sigma] = zscore(train_x); test_x = normalize(test_x, mu, sigma); %% ex1 vanilla neural net rand('state',0) nn = nnsetup([784 100 10]); opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through data opts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples [nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts); [er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y); assert(er < 0.08, 'Too big error'); %% ex2 neural net with L2 weight decay rand('state',0) nn = nnsetup([784 100 10]); nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decay opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through data opts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts); [er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y); assert(er < 0.1, 'Too big error'); %% ex3 neural net with dropout rand('state',0) nn = nnsetup([784 100 10]); nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through data opts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts); [er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y); assert(er < 0.1, 'Too big error'); %% ex4 neural net with sigmoid activation function rand('state',0) nn = nnsetup([784 100 10]); nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation function nn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rate opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through data opts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts); [er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y); assert(er < 0.1, 'Too big error'); %% ex5 plotting functionality rand('state',0) nn = nnsetup([784 20 10]); opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through data nn.output = 'softmax'; % use softmax output opts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samples opts.plot = 1; % enable plotting nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts); [er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y); assert(er < 0.1, 'Too big error'); %% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error % split training data into training and validation data vx = train_x(1:10000,:); tx = train_x(10001:end,:); vy = train_y(1:10000,:); ty = train_y(10001:end,:); rand('state',0) nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax output opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through data opts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samples opts.plot = 1; % enable plotting nn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally) [er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y); assert(er < 0.1, 'Too big error'); [![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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