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积神经网络层图形
图(lgraph)
图(净)
例
情节(lgraph)绘出了层图形的图lgraph。该情节功能标签通过它的名称,并显示所有层的连接各个层。
情节(lgraph)
lgraph
情节
分析网络架构,创造一个互动的网络可视化,使用analyzeNetwork。
analyzeNetwork
情节(净)绘出了网络的图净。
情节(净)
净
全部收缩
创建从层的阵列的层图。连接'relu_1'层到'加'层。
'relu_1'
'加'
层= [imageInputLayer([32 32 3],'名称',“输入”)convolution2dLayer(3,16,'填充','相同','名称','conv_1')batchNormalizationLayer('名称','BN_1')reluLayer('名称','relu_1')convolution2dLayer(3,16,'填充','相同',“跨越论”,2,'名称','conv_2')batchNormalizationLayer('名称','BN_2')reluLayer('名称','relu_2')additionLayer(2,'名称','加')];lgraph = layerGraph(层);lgraph = connectLayers(lgraph,'relu_1',“添加/平方英寸”);
绘制层图形。
图图(lgraph);
加载预训练GoogLeNet卷积神经网络作为DAGNetwork宾语。如果深度学习工具箱™模式对于GoogLeNet网络万博1manbetx支持包没有安装,那么该软件提供了下载链接。
DAGNetwork
净= googlenet
净= DAGNetwork与属性:层:[144×1 nnet.cnn.layer.Layer]连接:[170×2表]
绘制网络。
数字('单位',“规范化”,'位置'[0.1 0.1 0.8 0.8]);图(净)
本例使用:
加载预训练AlexNet卷积神经网络作为SeriesNetwork宾语。如果深度学习工具箱™模式对于AlexNet网络万博1manbetx支持包没有安装,那么该软件提供了下载链接。
SeriesNetwork
净= alexnet
具有属性净= SeriesNetwork:层:[25×nnet.cnn.layer.Layer] InputNames:{ '数据'} OutputNames:{ '输出'}
LayerGraph
层图形,指定为LayerGraph宾语。要创建一个层图形,利用layerGraph。
layerGraph
DagNetwork
网络体系结构,指定为SeriesNetwork或DAGNetwork宾语。
addLayers|analyzeNetwork|connectLayers|disconnectLayers|layerGraph|removeLayers|replaceLayer
addLayers
connectLayers
disconnectLayers
removeLayers
replaceLayer
这个例子的修改版本的系统上存在。你要打开这个版本呢?
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