Deep Learning: Festlegen der Parameter der mittleren Ebene der MATLAB Deep Learning Toolbox

Deep Learning: Festlegen der Parameter der mittleren Ebene der MATLAB Deep Learning Toolbox

Deep Learning spielt in den Bereichen Informatik und künstliche Intelligenz eine wichtige Rolle und hat in vielen Bereichen bemerkenswerte Ergebnisse erzielt. MATLAB bietet eine leistungsstarke Toolbox, die Deep Learning Toolbox, die es Forschern und Ingenieuren ermöglicht, mithilfe von Deep Learning auf einfache Weise tiefe neuronale Netze aufzubauen und zu trainieren.

Wenn wir die MATLAB Deep Learning Toolbox zum Aufbau eines neuronalen Netzwerks verwenden, können wir die Netzwerkarchitektur anpassen, indem wir die Parameter der Ebene festlegen. Jede Ebene verfügt über einen bestimmten Satz von Parametern, die das Verhalten und die Funktionalität der Ebene steuern. In diesem Artikel befassen wir uns mit der Einstellung der Parameter der mittleren Ebene der MATLAB Deep Learning Toolbox.

Betrachten wir zunächst eine gemeinsame Deep-Learning-Schicht – die vollständig verbundene Schicht. Vollständig verbundene Schichten spielen eine Schlüsselrolle in neuronalen Netzen, die die Eingabedaten vollständig mit jedem Neuron verbinden und sie mithilfe von Gewichtungen und Verzerrungen berechnen. In der MATLAB Deep Learning Toolbox können wir die Funktion „fullyConnectedLayer“ verwenden, um eine vollständig verbundene Ebene zu erstellen und ihre Parameter festzulegen.

Hier ist ein Beispielcode zum Erstellen einer vollständig verbundenen Ebene:

numClasses = 10;
fcLayer = fullyConnectedLayer(numClasses)