Matlab实现Mnist-image 手写数字图像识别

CNN——卷积神经网络类数字识别matlab实现代码,原因是现在而与Matlab c++ / CUDA库前端比一个Matlab库。这个项目提供了matlab类卷积神经网络的实现。勒存这网络是由Yann和已经成功地使用在许多实际应用,如手写数字识别、人脸检测、机器人导航等更多信息。由于卷积网络的一些建筑的特性,如重量共享实现它是不现实的利用Matlab神经网络工具箱没有它的源代码的修改。这就是为什么这类作品几乎独立于神经网络工具箱(即将完全独立这个版本包括示例使用CNN手写数字的识别。如果你只是想试试cnet_tool运行。你会看到一个简单的GUI。它加载pretrained cnet的卷积神经网络。垫和识别数字的形象画在绘画领域或从MNIST下载数据库。

function res = back_conv2（FMeKtype）
%back_conv2 back convolution. Function can be used in two cases - backpropagate error  
%   for lower layers and calculate gradient
%
%  Syntax
%  
%    res = back_conv2（FMeKtype）
%    
%  Description
%   Input:
%    FM - feature map
%    e - error map
%    K - shared weights （convolution kernel）
%    type - type of operation （gx - for gradient calculation err - for error calculation）
%   Output:
%    res - result of computation
%
%（c） Sirotenko Mikhail 2009

switch（type）
    case ‘gx‘   %Calculate gradient
          res = fastFilter2（eFM‘valid‘）; 

    case ‘err‘ %Error backpropagation
          res = conv2（eK‘full‘）;
end

end
    

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        1316  2014-02-12 14:10  license.txt
     目录           0  2014-12-27 21:43  ver 0.83\
     目录           0  2014-12-27 21:43  ver 0.83\@cnn\
     文件        3853  2014-02-12 14:10  ver 0.83\@cnn\adapt_dw.m
     文件        5111  2014-02-12 14:10  ver 0.83\@cnn\calchx.m
     文件        5946  2014-02-12 14:10  ver 0.83\@cnn\calcje.m
     文件         710  2014-02-12 14:10  ver 0.83\@cnn\calcMCR.m
     文件        2250  2014-02-12 14:10  ver 0.83\@cnn\check_finit_dif.m
     文件        7186  2014-02-12 14:10  ver 0.83\@cnn\cnn.m
     文件         973  2014-02-12 14:10  ver 0.83\@cnn\cnn_size.m
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     文件      570755  2014-02-12 14:10  ver 0.83\cnet.mat
     文件       23102  2014-02-12 14:10  ver 0.83\cnet_tool.m
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     文件        9952  2014-02-12 14:10  ver 0.83\cnn_gui.fig
     文件       12131  2014-02-12 14:10  ver 0.83\cnn_gui.m
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     文件         819  2014-02-12 14:10  ver 0.83\mse.m
     文件        1112  2014-02-12 14:10  ver 0.83\preproc_data.m
............此处省略12个文件信息