trainingOptions函数的参数设置是深度学习训练的一个重点，训练深度学习神经网络的选项这里写目录标题ExamplesInput ArgumentssolverName — Solver for training networkPlots and Display'Plots' — Plots to display during network training'Verbose' — Ind

本文基于matlab2020版官方网页DocumentationCrack Identification From Accelerometer Data及个人理解。该示例显示了如何使用小波wavelet和深度学习技术来检测横向路面裂缝并确定其位置。该示例演示了将小波散射序列用作门控循环单元（GRU）和一维卷积网络的输入，以便根据是否存在裂缝对时间序列进行分类。数据是从安装在前排乘客座椅车轮的转向节

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作为科研领域十分重要的计算工具，MATLAB在深度学习方面也一直与时俱进，每一个版本的更新都会引进许多新的机器学习和深度学习案例。迁移学习，即将训练好的网络保存下来，当再次调用网络时，可以在前一次训练的基础上进一步训练，从而节省时间。也可以将网络直接用于新数据的学习和处理，而不需要重新训练数据。在python深度学习中，也存在“断点续训”这种类似的操作，将训练得到的网络参数以txt文本的形式保存下

径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络是一种传统的神经网络，于1988年首次被提出。1989年，Jackson论证了RBF神经网络对非线性连续函数的一致逼近性能。RBF神经网络有很强的逼近能力、分类能力和学习速度。其工作原理是把网络看成对未知函数的逼近，任何函数都可以表示成一组基函数的加权和，也即选择各隐层神经元的传输函数，使之构成一组基函数来逼近未知函数。RBF

本文基于matlab2020版官方网页DocumentationCrack Identification From Accelerometer Data及个人理解。该示例显示了如何使用小波wavelet和深度学习技术来检测横向路面裂缝并确定其位置。该示例演示了将小波散射序列用作门控循环单元（GRU）和一维卷积网络的输入，以便根据是否存在裂缝对时间序列进行分类。数据是从安装在前排乘客座椅车轮的转向节

很长一段时间内，如何将调用自带数据集（如mnist、fashion）进行训练的神经网络算法，修改为调用自己数据进行学习的代码，是我作为一个非计算机专业人士的难题。在使用matlab编写神经网络代码时，可以通过简单（与其他语言相比）的文件导入和函数调用，实现数据集的自制。但是python在这方面的难度就大了一些，没有师傅领进门的小白感到无能为力。...

本文涉及到的是中国大学慕课《人工智能实践：Tensorflow笔记》第四讲第六节的内容，通过tensorflow实现神经网络参数的acc/loss可视化，从而查看网络的训练效果。准确率acc与损失值loss的保存在下面所示的代码中，model.fit执行网络的训练时，已经同步记录了acc和loss的信息，保存在history中。# 第五步，执行训练history=model.fit( 训练集数据,

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需要使用MNIST、cifar10等数据集的程序，在第一次运行时需要下载相关数据集。mnist = tf.keras.datasets.mnist下面是运行时提醒的下载信息，将从以下链接进行下载。但是因为资源是从外网来的，因此会很慢，甚至下载失败，导致训练无效。Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-ke