如果觉得这篇文章对您有所启发，欢迎关注我的公众号，我会尽可能积极和大家交流，谢谢。 

　

　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。

      相关资源：http://download.csdn.net/detail/u013088062/9134179

　　（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。

     （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。

     （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
%%=========================================================================
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