用MATLAB实现卷积神经网络CNN，并对图像进行特征提取
项目简介
本项目提供了一个用MATLAB实现的卷积神经网络（CNN），并展示了如何使用该网络对图像进行特征提取。通过本项目，您可以学习到如何构建和训练一个简单的卷积神经网络，并将其应用于图像处理任务中。
文件列表
CNNCNNcnnapplygrads.m：应用梯度更新网络参数的函数。CNNcnnbp.m：卷积神经网络的反向传播函数。CNNcnnff.m：卷积神经网络的前向传播函数。CNNcnnnumgradcheck.m：数值梯度检查函数，用于验证梯度计算的正确性。CNNcnnsetup.m：设置卷积神经网络结构的函数。CNNcnntest.m：测试卷积神经网络的函数。CNNcnntrain.m：训练卷积神经网络的函数。CNNexpand.m：扩展图像数据的函数。CNNflipall.m：翻转图像数据的函数。CNNmnist_uint8.mat：MNIST数据集的二进制文件，包含训练和测试数据。CNNsigm.m：Sigmoid激活函数及其导数的实现。est_example_CNN.m：示例脚本，展示如何使用CNN进行图像特征提取。
使用说明
- 环境准备：确保您已经安装了MATLAB，并且具备基本的MATLAB编程知识。
- 数据准备：将
CNNmnist_uint8.mat文件加载到MATLAB工作区中，该文件包含了MNIST数据集的训练和测试数据。 - 网络设置：运行
CNNcnnsetup.m脚本，设置卷积神经网络的结构。 - 训练网络：运行
CNNcnntrain.m脚本，开始训练卷积神经网络。 - 测试网络：运行
CNNcnntest.m脚本，测试训练好的网络在测试数据上的表现。 - 特征提取：运行
est_example_CNN.m脚本，使用训练好的网络对图像进行特征提取。
依赖项
- MATLAB R2016a 或更高版本
- 基本的MATLAB工具箱
贡献
欢迎对本项目进行改进和扩展。如果您有任何建议或发现了bug，请提交issue或pull request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。
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