卷积分类

这些MATLAB脚本已被用于训练和评估卷积分类受限玻尔兹曼机。该实验结合了生成与鉴别特征学习，应用于肺部CT分析。

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。

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。

提供地基云图像分类的深度卷积特征提取matlab代码（DeepCloud），它利用预训练的CNN模型提取多尺度、多层次的局部特征作为局部模式描述符，并通过模式挖掘和Fisher Vector编码进行处理。代码已在Windows 7上测试，需要使用64位Matlab。

该GUI图形化地演示卷积过程，让用户可以交互式地探索连续时间卷积。

本示例展示了在 Matlab 中使用 quad 和 int 函数求解定积分。quad 函数通过数值积分来近似计算积分，int 函数则使用符号积分来计算积分。

TRAPEZOID方法用于数值计算和分析练习中的数值积分。函数f以符号变量x和内联函数的形式给出，例如 f = inline('x^2+2*x-2')。如果函数f是三角函数，则可以输入第四个参数 'trigonom'、'trig' 或 1。对于三角函数的计算，X 应以度为单位。upl 和 lowl 分别代表积分上限和下限。需要注意的是，不必遵循限制的顺序，代码中的条件语句会自动处理上下限。

请用 DATALOG 查询比 2 号选手（积分 23）积分更高的选手的编号。

这款工具专门用于进行函数的二重积分，支持Matlab平台，由一位美国工程师设计开发，提升积分计算效率。