卷积神经网络CNN实验 作业 卷积神经网络CNN代码解析 源码

卷积神经网络CNN代码解析 deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深度信念网络DBN，自动编码AutoEncoder（堆栈SAE，卷积CAE）。

这里我们介绍deepLearnToolbox-master中的CNN部分。

DeepLearnToolbox-master中的文件如下：

CNN内的函数：

该模型的训练样本集：

调用关系为：

该模型使用了mnist的数字mnist_uint8.mat作为训练样本，作为cnn的一个使用样例，每个样本特征为一个28*28=的向量。 函数：

1.Test_example_CNN:

1设置CNN的基本参数规格，如卷积、降采样层的数量，卷积核的大小、降采样的降幅

2 cnnsetup函数 初始化卷积核、偏置等 3 cnntrain函数 训练cnn，把训练数据分成batch，然后调用

3.1 cnnff 完成训练的前向过程，

3.2 cnnbp计算并传递神经网络的error，并计算梯度（权重的修改量）

3.3 cnnapplygrads 把计算出来的梯度加到原始模型上去

4 cnntest 函数，测试当前模型的准确率

该模型采用的数据为mnist_uint8.mat，

含有70000个手写数字样本其中60000作为训练样本，