1. アルゴリズム操作レンダリングのプレビュー

2.アルゴリズム実行ソフトウェアバージョン

マットラボ2022a

3. いくつかのコアプログラム

.................................................................
% 获取输入层的尺寸
Input_Layer_Size = net.Layers(1).InputSize(1:2);

% 调整训练、验证和测试数据集的图像尺寸

Resized_Training_Dataset   = augmentedImageDatastore(Input_Layer_Size ,Training_Dataset);
Resized_Validation_Dataset = augmentedImageDatastore(Input_Layer_Size ,Validation_Dataset);
Resized_Testing_Dataset    = augmentedImageDatastore(Input_Layer_Size ,Testing_Dataset);


% 设置训练参数
maxEpochs = 20;
Minibatch_Size = 8;
Validation_Frequency = floor(numel(Resized_Training_Dataset.Files)/Minibatch_Size);
Training_Options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MiniBatchSize', Minibatch_Size, ...
    'MaxEpochs', maxEpochs, ...
    'InitialLearnRate', 1e-3, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'ValidationData', Resized_Validation_Dataset, ...
    'ValidationFrequency', Validation_Frequency, ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');
% 使用训练数据训练新网络
net = trainNetwork(Resized_Training_Dataset, New_Network, Training_Options);

save gnet.mat   
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4. アルゴリズム理論の概要

動物種認識アルゴリズムは、深層学習テクノロジー、特に GoogleNet などの畳み込みニューラルネットワーク (CNN) に基づいています。このアルゴリズムの主な原理は、画像内の特徴を学習して識別することによって動物の種類を予測することです。

Inception v1 としても知られる GoogleNet は、2014 年に Google によって開発された深層学習モデルです。GoogleNet は深度が大きいことが特徴で、これによりネットワークの複雑さが増大します。また、「インセプションモジュール」が導入されています。これにより、ネットワークは同じレイヤ内で異なるサイズのコンボリューションカーネルを処理できるようになり、それによって画像のさまざまなスケールの特徴をキャプチャできるようになります。

GoogleNet に基づく動物種認識アルゴリズムには、主に次の手順が含まれます。

データの前処理: まず、サイズ変更やピクセル値の正規化など、画像を前処理する必要があります。
GoogleNet モデルを構築する: 次に、GoogleNet モデルを構築する必要があります。GoogleNet モデルは、複数の Inception モジュールとその他のレイヤーで構成されます。
モデルのトレーニング: 次に、注釈付きの動物画像のデータセットを使用してモデルをトレーニングします。このプロセスでは、モデルは動物のさまざまな特徴を認識する方法を学習します。
モデルをテストする: 最後に、トレーニングセットに含まれていないいくつかの画像を使用してモデルのパフォーマンスをテストします。

数式に関しては、畳み込みニューラルネットワークの主な演算には、畳み込み、プーリング、活性化関数などが含まれます。ここでの式は複雑なので、できるだけ簡略化して説明します。

畳み込み: 入力画像 X と畳み込みカーネル K があると仮定すると、畳み込み演算は次の式で表すことができます。

s(t) = (X * K)(t) = ∫X(a)K(t - a)da

このうち、＊は畳み込み演算を表し、ｔは２次元座標を表す。

プーリング: プーリング操作では通常、最大プーリングまたは平均プーリングが使用されます。最大プーリングを例に挙げると、2x2 プーリングウィンドウがあると仮定すると、最大プーリングの結果はこのウィンドウの最大値になります。
活性化関数: ReLU (Rectified Linear Unit)、Sigmoid など、さまざまな種類の活性化関数があります。ReLU の関数形式は次のように表現できます。

f(x) = 最大(0, x)

これは畳み込みニューラルネットワークの背後にある数学の一部にすぎません。実際、ディープラーニングには、線形代数、微積分、確率論、最適化理論などを含む、数学とコンピューターサイエンスの幅広い知識が含まれます。

以上がGoogleNetに基づく動物種認識アルゴリズムの基本原理と数式です。この分野の研究と実践はまだ進化しているため、より高度なモデルやアルゴリズムが開発される可能性があります。

5. アルゴリズム完全プログラムエンジニアリング

おおおお

ああ

○

googlenet ネットワークに基づく動物種認識アルゴリズムの Matlab シミュレーション

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4. アルゴリズム理論の概要

5. アルゴリズム完全プログラムエンジニアリング

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