深度学习FPGA实现基础知识7(深度学习Matlab工具箱代码详解)

需求说明：深度学习FPGA实现知识储备

来自：http://www.360doc.com/content/15/1027/15/1317564_508749932.shtml

最近研究了几天深度学习的Matlab工具箱代码，发现作者给出的源码中注释实在是少得可怜，为了方便大家阅读，特对代码进行了注释，与大家分享。

在阅读Matlab工具箱代码之前，建议大家阅读几篇CNN方面的两篇经典材料，对卷积神经网络Matlab工具箱代码的理解有很大帮助，稍后我会将这两篇文献上传到网上与大家分享。急需的也可以留言注明，我会及时发送至邮箱的。

（1）《Notes on Convolutional Neural Networks》，这篇文章是与Matlab工具箱代码配套的文献，不过文献中在下采样层也有两种训练参数，在工具箱中的下采样层并没有可训练参数，直接进行下采样操作。

下载地址：http://cogprints.org/5869/1/cnn_tutorial.pdf

（2）《CNN学习-薛开宇》，这是与《Notes on Convolutional Neural Networks》内容及其相似的一份中文PPT资料，对卷积神经网络的介绍也是通俗易懂。

阅读地址：http://wenku.baidu.com/link?url=pd-ECeQCvDjUNs7G4KW7ypYBbnQ1Eu46B6CzB0vFeHm_RJyNWPW80ZioEhBoSOkQFxlN1b5TP8lD2R0zs62ZnYpCPCzldNx6AdFP4udvEUK

（3）深度学习的Matlab工具箱Github下载地址： https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox

接下来给出一个工具箱中CNN程序在Mnist数据库上的示例程序：

%%========================================================================= %

主要功能：在mnist数据库上做实验，验证工具箱的有效性 % 算法流程：

1）载入训练样本和测试样本 %

2）设置CNN参数，并进行训练 %

3）进行检测cnntest()

% 注意事项：

1）由于直接将所有测试样本输入会导致内存溢出，故采用一次只测试一个训练样本的测试方法

%%========================================================================= %%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%加载数据集%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


    
    
     
     
      
      
       
       
      
      
      
      
       
       
        
        load mnist_uint8; 
       
       
      
      
     
     
      
      
       
       
      
      
      
      
       
       
        
        train_x = 
        
        double(reshape(train_x
        
        ’,28,28,60000))/255; 
       
       
      
      
     
     
      
      
       
       
      
      
      
      
       
       
        
        test_x = 
        
        double(reshape(test_x
        
        ’,28,28,10000))/255; 
       
       
      
      
     
     
      
      
       
       
      
      
      
      
       
       
        
        train_y = 
        
        double(train_y
        
        ’); 
       
       
      
      
     
     
      
      
       
       
      
      
      
      
       
       
        
        test_y = 
        
        double(test_y
        
        ’);

%% %%========================================================================= %

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%设置卷积神经网络参数%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

% 主要功能：训练一个6c-2s-12c-2s形式的卷积神经网络，预期性能如下：

%   1）迭代一次需要200秒左右，错误率大约为11

%   2）迭代一百次后错误率大约为1.2

% % 算法流程：

1）构建神经网络并进行训练，以CNN结构体的形式保存

2）用已知的训练样本进行测试

% % 注意事项：

1）之前在测试的时候提示内存溢出，后来莫名其妙的又不溢出了，估计到了系统的内存临界值

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        rand(
        
        'state',
        
        0) cnn.layers = { 
        
        struct(
        
        'type', 
        
        'i')   %输入层 
       
       
      
      
     
     
      
      
       
       
      
      
      
      
       
       
        
        struct(
        
        'type', 
        
        'c', 
        
        'outputmaps', 
        
        6, 
        
        'kernelsize', 
        
        5) %卷积层 
       
       
      
      
     
     
      
      
       
       
      
      
      
      
       
       
        
        struct(
        
        'type', 
        
        's', 
        
        'scale', 
        
        2)   %下采样层 
       
       
      
      
     
     
      
      
       
       
      
      
      
      
       
       
        
        struct(
        
        'type', 
        
        'c', 
        
        'outputmaps', 
        
        12, 
        
        'kernelsize', 
        
        5) %卷积层 
       
       
      
      
     
     
      
      
       
       
      
      
      
      
       
       
        
        struct(
        
        'type', 
        
        's', 
        
        'scale', 
        
        2) %下采样层 }; 
       
       
      
      
     
     
      
      
       
       
      
      
      
      
       
       
        
        cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y); 
       
       
      
      
     
     
      
      
       
       
      
      
      
      
       
       
        
        opts.alpha    = 
        
        1; opts.batchsize = 
        
        50; 
       
       
      
      
     
     
      
      
       
       
      
      
      
      
       
       
        
        opts.numepochs = 
        
        5; 
       
       
      
      
     
     
      
      
       
       
      
      
      
      
       
       
        
        cnn   = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts); 
       
       
      
      
     
     
      
      
       
       
      
      
      
      
       
       
        
        save CNN_5 cnn; 
       
       
      
      
     
     
      
      
       
       
      
      
      
      
       
       
        
        load CNN_5; 
       
       
      
      
     
     
      
      
       
       
      
      
      
      
       
       
        
        [
        
        er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y); 
       
       
      
      
     
     
      
      
       
       
      
      
      
      
       
       
        
        figure; plot(cnn.rL); 
       
       
      
      
     
     
      
      
       
       
      
      
      
      
       
       
        
        assert(er<
        
        0.12, 
        
        'Too big error');

接下来给出工具箱中有关CNN部分程序注释的网址：

（1）深度学习Matlab工具箱代码注释——cnnsetup.m ： http://blog.csdn.net/u013088062/article/details/48662121

（2）深度学习Matlab工具箱代码注释——cnntrain.m ： http://blog.csdn.net/u013088062/article/details/48662247

（3）深度学习Matlab工具箱代码注释——cnnff.m ： http://blog.csdn.net/u013088062/article/details/48662303

（4）深度学习Matlab工具箱代码注释——cnnbp.m ： http://blog.csdn.net/u013088062/article/details/48662349

（5）深度学习Matlab工具箱代码注释——cnnapplygrads.m ： http://blog.csdn.net/u013088062/article/details/48662397

整理来自：时间的诗

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