编者按：该文件被选为中央MATLAB本周的挑选
的代码提供动手实例以实现用于物体识别的卷积神经网络（细胞神经网络）。这三个演示了相关的教学视频，让一个完整的教程体验理解和实现深度学习技术。
该演示包括：
- 培训从无到有神经网络
- 使用预训练模型（传递学习）
- 利用神经网络的特征提取
为演示相应的视频都坐落在这里：//www.tianjin-qmedu.com/videos/series/deep-learning-with-MATLAB.html
运行实例时，建议使用GPU并行计算工具箱™的。演示3需要统计和机器学习工具箱™除了下面所需要的产品。s manbetx 845
引用作为
MathWorks的深度学习工具箱队（2020年）。深度学习教程系列（//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/62990-deep-learning-tutorial-series），MATLAB中央文件交换。检索。
评论和评分（46）
更新
| 1.1.0.0 | 小bug修复在第三档，“Demo_FeatureExtraction.mlx”： |
|
| 1.0.0.0 | 在+代码修正错字。 |
MATLAB版本兼容性
创建了R2017a
与任何版本兼容
平台兼容性
视窗 苹果系统 Linux的标签
DeepLearningDemos /
DeepLearningDemos /
您还可以选择从下面的列表中的网站：
奥马尔·马哈茂德（查看资料）
卢卡斯（查看资料）
Lutanda Muchenje（查看资料）
能不能请您解决这个错误“无法识别的函数或变量‘saveCIFAR10AsFolderOfImages’。
2个其他用户已经指出了这个问题，它仍然没有得到看着。
乔昌怡（查看资料）
修正了Demo_FeatureExtraction.mlx：使用classreg.learning错误... X必须是数字矩阵
更改
trainingFeatures =激活（convnet，trainingSet，featureLayer）;
至
trainingFeatures =激活（convnet，trainingSet，featureLayer， 'OutputAs'， '行'）;
和
testFeatures =激活（convnet，测试集，featureLayer）;
至
testFeatures =激活（convnet，测试集，featureLayer， 'OutputAs'， '行'）;
谢谢威廉Barcellos的！
塔德乌什·博德纳尔（查看资料）
我有错误：
classreg.learning.FullClassificationRegressionModel.prepareDataCR（线213）X必须是数字矩阵。
伊曼yazdansepas（查看资料）
我有这样的错误：使用classreg.learning.FullClassificationRegressionModel.prepareDataCR（线192）错误
X必须是数字矩阵。
任何想法whay我得到这个错误我检查X和X是1x1x4096x200矩阵与数字
梅尔文·史密斯（查看资料）
我得到这个错误：未定义的函数或变量“saveCIFAR10AsFolderOfImages”。
请帮忙
克里希纳Attal（查看资料）
Chidurala阿维纳什（查看资料）
>> DownloadCIFAR10
下载174MB CIFAR-10数据集...
使用websave误差（线106）
错误“错误复制数据。”而与URL通信时发生
“https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-matlab.tar.gz”。
误差在DownloadCIFAR10（第13行）
websave（[cifar10Dataset， 'tar.gz的']，...
我怎样才能纠正这一错误
帮我
avinashsunny028@gmail.com
阿迪布雷扎伊（查看资料）
Thilan Wanigaaratchi（查看资料）
错误：文件：saveCIFAR10AsFolderOfImages.m行：55列：1
“数据”以前显示被用作一个功能或命令，这里其使用冲突的作为
命名变量。
此错误的原因可能是，你忘了初始化变量，或者你已经初始化
它隐含使用负载或EVAL。
请帮忙
里卡多·儒尼奥尔（查看资料）
威廉·Barcellos的（查看资料）
得到它了。
更改：
trainingFeatures =激活（convnet，trainingSet，featureLayer）;到trainingFeatures =激活（convnet，trainingSet，featureLayer， 'OutputAs'， '行'）;
和
testFeatures =激活（convnet，测试集，featureLayer）;到testFeatures =激活（convnet，测试集，featureLayer， 'OutputAs'， '行'）;
尼古拉斯Dutz（查看资料）
我得到了相同的错误瓦西利斯以下提到...为什么Matlab的发布教程，不能正常工作？它是如此令人难以置信的沮丧..没有人应该付钱对于不工作的产物
瓦西利斯Giannoglou（查看资料）
我得到线17这个错误：分类= fitcnb（trainingFeatures，trainingSet.Labels）;
使用classreg.learning.FullClassificationRegressionModel.prepareDataCR（线192）X误差必须是数字矩阵。
你有什么想法这是什么？我检查Z和它是一个1x1x4096x200矩阵用数字（单个阵列）
周丽英（查看资料）
Gayathri g ^（查看资料）
我可以用这段代码在MATLAB版本2015B
高欣（查看资料）
Seunghui利（查看资料）
如果我没有@readFunctionTrain我应该做的
Matlab的Mebin（查看资料）
深学习任万博1manbetx何支持请联系
www.jitectechnologies.in
的电子邮件 - josemebin@gmail.com
打电话 - + 91 9994444414
Saheba纳加尔（查看资料）
Sreenivas Kanaparthy（查看资料）
规范对CPU + GPU不工作。这命令是替代gpuArray的CPU？
蕾兹万ozdemir（查看资料）
感谢您对这样一个伟大的视频，但我有一个问题。
我们可以使用AlexNet 16层，而不是使用它的所有层的？
如果是，我们该怎么办呢？你能帮我吗？
ridvanozdemir01@gmail.com
一个GIE罗（查看资料）
如何更改代码，以便它下载CIFAR-100的网址和文件.MAT准备作为图像文件夹喜欢它是如何做到的CIFAR-10？我曾通过操纵该图像的代码文件夹中保存一部分CIFAR-100相关.MAT文件，它不能工作试过我自己。请帮忙。
安安东尼（查看资料）
SIMO KIMO（查看资料）
好
Himanshi Upadhyay（查看资料）
>> DownloadCIFAR10
下载174MB CIFAR-10数据集...
使用websave误差（线106）
错误“错误复制数据。”而与URL通信时发生
“https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-matlab.tar.gz”。
误差在DownloadCIFAR10（第13行）
websave（[cifar10Dataset， 'tar.gz的']，...
我怎样才能纠正这一错误
约翰·胡（查看资料）
问题解决了！- “在设备内存的......”
该trainNetWork（）函数包含OPTS参数。
我郁闷OPTS的“MiniBatchSize”从128到64。
而且还花了更多的时间。
当然好！
约翰·胡（查看资料）
当我跑在trainNetwork文件Demo_TransferLearning.mlx（）函数，它坠毁，给出的信息“的设备内存的......”。
我试图gpuDevice（1）语句，但它再次发生。
我的GPU是的GeForce GTX 965M拥有4GB。
我应该配置在Matlab中的一些参数？
Parul SAHI公司（查看资料）
在程序demo_TrainingFromScratch：
FC1 = fullyConnectedLayer（64， 'BiasLearnRateFactor'，2）;
在上面的代码是如何在完全连接层所选择64个神经细胞。
fc1.Weights =单（randn（[64 576]）* 0.1）;
还什么呢576显示在上面的代码。
dgmcik（查看资料）
阿拉巴塞尔（查看资料）
confMat = confusionmat（imds_test.Labels，标签）;
confMat = confMat./sum(confMat,2）;
平均（诊断（confMat））
当我运行过程中出现的这部分代码我（用./矩阵尺寸必须承认错误），我应该怎么改变，以作出正确的得到这个massege
罗伯特·沃尔查克（查看资料）
非常有帮助。我希望能有未来的某事上的回归。
subhro萨卡（查看资料）
是否有MATLAB的最低版本的任何特殊要求？我有错误说未定义功能，可能是我的MATLAB版本不具有该功能的实现。
帕雷什Kamble（查看资料）
哈桑·埃德姆（查看资料）
哈桑·埃德姆（查看资料）
我想，你需要改变convnet净Demo_FeatureExtraction。
郑凯尔（查看资料）
感谢您的视频。我有一个问题。对于运行这个模拟，我需要在我的电脑GPU？
肖（查看资料）
感谢这么出色的视频。我对迁移学习演示的问题。在Matlab中，除了最后的三（任何其它数目）的所有层由预训练的网络提取，最后三个层通过新的替换。有几个精调的方式，如精调整个网络，微调最后分类层，或任何specificed层精调。所以，我不知道什么是在Matlab中精调的方式。微调整个网络或微调最后分类层？该trainNetwork函数实现重新训练（精调全网）？
荟粹（查看资料）
爱德华多·华雷斯（查看资料）
对不起，这是我得到的错误：
未定义的函数或变量“convnet”。
埃莉诺李（查看资料）
真棒！
Leow斌（查看资料）
崔永元（查看资料）
非常棒！
anggi戈（查看资料）
MD莫尼鲁扎曼（查看资料）