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Matlab基础入门，包括界面设置、矩阵、运算符、数据类型、脚本和函数以及符号运算等 作者：freexyn 目录 1.0 概述 入门 1.1 认识软件 1.2 创建变量 1.3 调用函数 1.4 脚本编程 1.5 语法高亮 矩阵 1.6 创建矩阵 1.7 创建矩阵的函数 1.8 连接矩阵 1.9 矩阵索引 1.10 矩阵元素修改 1.11 重塑矩阵 1.12 矩阵属性 1.13 特殊矩阵形式 1.14 多维数组 1.15 性能优化 运算符 1.16 算术运算 1.17 算术常用函数 1.18 逻辑运算 1.19 关系运算 1.20 运算符的优先级 1.21 兼容性 数据类型 1.22 整数型 1.23 浮点型 1.24 Inf和NaN 1.25 显示格式 1.26 字符型 1.27 特殊字符 1.28 混合连接的类型 1.29 混合运算的类型 1.30 字符串型 1.31 缺失字符串 1.32 格式化文本 1.33 字符型与数值型的转换 1.34 元胞数组 1.35 元胞数组的修改 1.36 结构数组 1.37 结构数组的处理 1.38 表 1.39 表的数据处理 1.40 表的读入写

freexyn编程实例视频教程系列45 Matlab与深度学习（卷积神经网络） 主要内容 运用Matlab编程处理深度学习在图像的分类识别和回归预测方面的应用，主要内容就是学习卷积神经网络。 目 录 45.0 概述 1 45.1一个实例入门深度学习 1 45.2 图像数据集读取并输入网络：表 table 2 45.3 网络分类识别并计算准确率classify 3 45.4 图像输入层imageInputLayer 3 45.5 卷积的原理 4 45.6 卷积层convolution2dLayer 5 45.7 批量归一化层batchNormalizationLayer 5 45.8 修正线性单元reluLayer 5 45.9 最大池化层maxPooling2dLayer 5 45.10 全连接层fullyConnectedLayer 6 45.11 归一化指数层softmaxLayer 6 45.12 分类输出层classificationLayer 6 45.13 卷积神经网络（工作原理和运行机制） 7 45.14 激活/特征提取activations 7 45.15 traini

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