基于MATLAB的深度学习实操笔记整理

《基于 MATLAB 的深度学习》课程视频已更新完毕。

（课程配套讲义和 MATLAB 代码获取方式在文末）

如果您具备一定的 MATLAB 编程基础，并掌握大学高等数学相关知识，希望系统入门深度学习，欢迎来我的B站主页，免费学习我最新录制的深度学习系列视频课程。

本课程具有以下特色：

1. 详尽的数学推导。对经典算法进行逐步的数学推理，帮助学习者从本质上理解算法原理。

2. 逐行代码解析。结合 MATLAB 代码，逐行讲解神经网络的实现过程，确保代码与理论无缝衔接，逻辑清晰、易于理解与应用。

3.案例解析。结合典型案例，将卷积神经网络用于解决实际问题。

课程主要内容包括：

第一章 人工神经网络

1.1 人工神经网络的基础——神经元

1.1.1 生物神经元

1.1.2 人工神经元

1.1.3 激活函数

1.2 神经网络的结构及工作原理

1.2.1 神经网络的结构组成

1.2.2 神经网络的工作原理

1.2.3 神经网络设计的常见概念

1.3 从数学角度认识神经网络

1.4 如何基于神经网络进行分类

第二章 卷积神经网络

2.1 卷积基础

2.1.1 卷积的运算过程

2.1.2 卷积核对输出结果的影响

2.1.3 卷积运算在图像特征提取中的应用

2.1.4 数字图像处理的基本概念

2.2 卷积神经网络

2.2.1 卷积神经网络的结构

2.2.2 卷积层的工作原理

2.2.3 非线性激活函数的工作原理

2.2.4 池化层的工作原理

2.2.5 卷积神经网络与全连接神经网络的区别

2.2.6 从仿生学角度理解卷积神经网络

2.3 从数学角度理解卷积神经网络

2.4 经典的卷积神经网络

2.4.1 LeNet5 卷积神经网络

2.4.2 AlexNet 卷积神经网络

2.4.3 VGG-16 卷积神经网络

第三章 MATLAB 深度学习工具箱

3.1 构造一个用于分类的卷积神经网络

3.2 训练一个用于预测的卷积神经网络

第四章 卷积神经网络应用案例

4.1 应用案例1：基于LeNet 卷积神经网络的交通灯识别

4.2 应用案例2： 基于 R-CNN 的交通标志检测

通过本课程的学习，您将进一步提升数学推理能力、编程实现能力，以及运用深度学习方法解决实际问题的综合能力。

祝愿您在学习过程中收获满满，享受探索深度学习的乐趣！

配套资料获取说明：

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