【文件属性】：
文件名称：用卷积滤波器matlab代码-foodDetector:R和Windows中的深度学习
文件大小：325KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-21 12:59:02
系统开源
用卷积滤波器matlab代码食物/非食物检测器
介绍
尽管许多统计学家在Windows上使用R进行工作，但这种组合在图像识别和深度学习领域中不是很典型。
主要原因如下：
最著名的卷积神经网络（CNN）实现（例如Caffe，Theano，Tensorflow）不提供R绑定，而是专注于Python和/或Matlab。
像Tensorflow这样的CNN的强大实现与Windows不兼容，例如，由于Windows下的多线程存在困难。
据我所知，MXNet是唯一具有竞争力的CNN实现，它也可以在Windows下运行，并且还提供R绑定。
尽管仍然相对未知，但由于其广泛的绑定，尤其是在Python社区中，MXNet的流行程度正在不断提高。
据我所知，它是亚马逊选择的深度学习工具。
本文的目的是提供在R
Windows中使用MXNet的真实示例。
关于MXNet
是不同（深度）神经网络架构（例如，
MLP
有线电视新闻网
LSTM
由DMLC团队围绕着以XGBoost闻名的Tianqi
Chen进行开发。
关于CNN
CNN是适用于图像识别的神经网络的基本体系结构。
查阅中的参考。
准备我们的食物检测
【文件预览】：
foodDetector-master
----paramGrid.RData(2KB)
----epfs_screenshot.PNG(257KB)
----foodDetector.Rproj(205B)
----examples_screenshot.PNG(52KB)
----.gitignore(60B)
----r()
--------pretrained_net.R(9KB)
--------functions.R(2KB)
--------application.R(2KB)
--------customized_net.R(3KB)
----README.md(13KB)
----gbm_eval_matrix.RData(3KB)