Matlab深度学习：卷积神经网络,freexyn,freexyn编程实例视频教程系列45
Matlab与深度学习（卷积神经网络）
45.0 概述
1.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。
45.1一个实例入门深度学习
1 深度学习概念
2 流程
数据准备：训练数据，验证数据，测试数据
知识准备：神经网络的概念和用法（推荐系列43）
典型的深度学习神经网络：卷积神经网络
3 编程演示：一个手写体识别实例入门深度学习
45.2 图像数据集读取并输入网络：表 table
1 介绍图像数据集（看66.35）
THE MNIST DATABASE of handwritten digits
2 图像数据（灰度图和彩色图）在Matlab中表达方式
3 数据集读取到Matlab，介绍图像集和标签集数据格式（元胞数组，分类数组），并预览图像；
4 作为训练/验证数据传递给卷积神经网络的格式（table）
（内容太多，具体看课程讲义） 适用人群：编程爱好者，在校学生，数学建模，人工智能入门课程
