利用自行构建的卷积神经网络完成CIFAR-10数据集分类任务

Fisher 的 Iris 数据集常被用作神经网络程序的测试数据集。数据集包含鸢尾花属植物的萼片和花瓣的长度和宽度数据。通过将类用数字标识（0-2），数据变为适合神经网络训练的格式。

生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式poissrnd(2,5) 生成5行5列的随机数矩阵poissrnd(2,[5,4]) 生成一个5行4列的随机数矩阵。这里介绍了如何通过逆CDF函数法生成服从特定分布的随机数，以柯西分布为例。

项目3说明：截止日期为3月2日，您将使用Matlab内置的CNN训练功能，对17,000张256x256灰度墙纸图像进行分类。学习如何扩充数据、构建CNN并进行训练。数据集存放在“数据/墙纸/ <火车，测试> //”文件夹中，分为训练和测试图像两部分。第一步是培训和测试CNN，入门代码提供了卷积神经网络示例。

这是一个 EE369 项目，用 Matlab 实现了五种分类器：KNN、线性 SVM、核 SVM、Fisher 线性判别和核 Fisher 判别，用于对 CIFAR-10 和 MNIST 图像数据集进行分类。 文件说明： init.m: 在测试 CIFAR-10 之前必须先运行此文件！它包含 VLFeat 特征提取库的代码。 train.m: 为 CIFAR-10 选择分类器并训练模型。 classify.m: 为 CIFAR-10 选择分类器并进行分类。 localtest.m: CIFAR-10 的主程序，在此运行 CIFAR-10 分类。 localtest2.m: MNIST 的主程序，直接在此文件中选择分类器并运行 MNIST 分类。需要选择 train 和 classify 文件。 localtest3.m: 当 MNIST 运行时内存不足（电脑内存小于 8GB）时，使用此文件运行 MNIST 分类。 注意事项： SVM 和核 Fisher 判别在内存小于 8GB 的电脑上运行 MNIST 时可能会提示内存不足，此时请使用 localtest3.m 文件运行。 如果相对路径不成功，请根据实际情况修改文件路径。

本项目利用FPGA实现一个训练好的卷积神经网络，用于图像分类。项目采用CIFAR-10数据集作为训练数据，通过深度学习的CNN概念对输入图像进行分类。 设计包含六个层次：滑动窗口卷积、ReLU激活、最大池化、图像展平、全连接和Softmax激活。利用卷积核/过滤器从输入图像中提取特征，输入图像可以是灰度或彩色图像。 使用的工具： Xilinx Vivado v17.4：用于FPGA设计 Matlab vR2018.a：用于参考目的和结果比较 使用的编程语言： Verilog HDL：用于FPGA设计的硬件描述语言 已完成的任务： 掌握FPGA、相关资源、Vivado 17.4和Matlab R2018a的基本知识。 使用Vivado 17.4创建了一些Verilog模块，包括矩阵乘法、通用多路复用器、矩阵卷积、ReLU激活和最大池化。 使用Matlab R2018a创建了一些矩阵函数，用于参考和匹配结果。 首先考虑灰度图像（使用Matlab从彩色图像转换为灰度图像），并进行了矩阵乘法和ReLU激活。

利用keras框架，了解卷积神经网络原理，并掌握每一层训练参数的计算方法。

利用MATLAB机器学习工具箱，我解决了蘑菇数据集的分类问题。我的解决方案包含在名为“solution.csv”的文件中，其中包含了对给定数据的类别预测。此外，存储库中的“solution_code.m”文件包含了完整的源代码。我采用了深度学习方法，使用具有单个隐藏层的神经网络进行了学习过程。我首先对数据集进行了分析，并剔除了对模型无帮助的属性，如'gill-attachment'中97.64%的值为'f'、'veil-type'中100%的值为'p'以及'veil-colour'中97.73%的值为'w'。随后，我注意到某些属性中特定值在数据集的底部更为集中，而在顶部较少，因此我对其进行了随机分布以打破对称性。最后，我将数值数据类型（如半径和重量）与分类数据类型分开处理，确保每种数据类型都得到适当的分析。

KNetS是一款由我设计的深度神经网络，灵感源自DeepLab v.2，实现TensorFlow环境下的卷积神经网络语义分割任务。除了Python 3、TensorFlow版本需≥1.3和MATLAB外，还需要安装numpy、scipy、pillow和matplotlib软件包。数据生成代码目前适用于Camvid数据集。操作步骤包括：1. 下载Camvid数据集的原始图像和标签数据到指定文件夹；2. 使用MATLAB运行make_mat_files.m以创建.mat数据文件，可根据需求调整img_size和分区速率。

MATLAB神经网络43个案例分析BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类.zip