训练和测试随机神经网络 (RNN) 模型附matlab代码.zip下载

weixin_39821526 2023-01-21 14:00:37

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训练和测试随机神经网络 (RNN) 模型附matlab代码.zip

用神经网络确定权重的matlab代码功能加标RNN 概述该存储库提供了以下框架中提供的代码： Kim R.，Li Y.和Sejnowski TJ。构建功能性尖峰递归神经网络的简单框架。美国国家科学院院刊。 116：22811-22820（2019）。提供预印本。要求连续速率RNN 用于构建和训练连续变量速率递归神经网络（RNN）模型的代码是在Python中实现的（已在Python 3.6.9中进行了测试）。该代码还需要TensorFlow（在TensorFlow 1.5.0和1.10.0中进行了测试）。 tesnorflow 1.5.0或1.10.0 tensorflow-gpu 1.5.0或1.10.0（如果有GPU卡，则可以加快大型模型的培训时间） numpy的1.16.4 scipy 1.3.1 加标RNN 用于构建尖峰RNN模型的代码是在MATLAB中实现的（已在R2016a和R2016b中进行了测试）。该代码实现了泄漏的集成解雇（LIF）网络，并且是由所开发的代码的修改版本。用法首先对速率RNN模型进行训练，然后将训练后的模型映射到LIF尖峰RNN。用于

1.领域：matlab，RNN循环神经网络训练 2.内容：基于matlab的RNN循环神经网络训练和数据预测仿真+代码仿真操作视频 3.用处：用于RNN循环神经网络训练算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

二摘代码MATLAB 基于RNN的盲图质量模型（RNN-BIQA） RNN-BIQA模型将输入图像分为补丁，然后使用CNN模型从每个补丁中提取特征，以形成特征向量序列。然后，基于RNN的模型可用于从特征向量序列中预测主观质量得分（MOS）。训练模型包括两个阶段。首先，需要在训练集中的图像块上训练用于特征提取的CNN模型。我们提供了经过预训练的CNN特征提取器。有关如何训练CNN特征提取器的建议，请参考CNN-TLVQM视频质量模型的GitHub页面。请注意，CNN-TLVQM和RNN-BIQA中使用的CNN模型相似，但不完全相同。对于第二阶段，训练和测试基于RNN的质量模型，您可以参考KoNIQ_Example.mat中的Matlab代码示例。要使用此示例，您需要下载KoNIQ-10k图像质量，可在中获得。该代码已使用Matlab R2020a版本进行了测试。请注意，Matlab的早期版本不支持GRU层。

1.领域：matlab，RNN循环神经网络算法 2.内容：基于MATLAB的RNN循环神经网络训练仿真+代码操作视频 3.用处：用于RNN循环神经网络算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

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