数据生成 | Matlab实现基于SNN浅层神经网络的数据生成
目录
- 数据生成 | Matlab实现基于SNN浅层神经网络的数据生成
- 生成效果
- 基本描述
- 模型描述
- 程序设计
- 参考资料
生成效果
基本描述
1.Matlab实现基于SNN浅层神经网络的数据生成,运行环境Matlab2021b及以上;
2.计算生成数据在SVM模型上的分类准确率,同时测试原始数据在生成数据训练SVM模型上的分类准确率;
SDG Train SVM “99.4” SDG Test SVM"60"
模型描述
浅层神经网络是指只包含少量隐藏层的神经网络模型。在浅层神经网络中,输入层与输出层之间通常只有一个或两个隐藏层。
相比之下,深层神经网络具有更多的隐藏层,可以达到数十甚至数百个隐藏层。深层神经网络的训练和优化相对较复杂,但也有更强大的表示能力,可以捕捉到更复杂的模式和数据特征。
浅层神经网络在某些任务上仍然表现出色,特别是在输入特征维度相对较低的情况下。例如,对于一些简单的分类问题或者线性可分的数据集,浅层神经网络可能已经足够。此外,浅层神经网络的训练速度通常比深层神经网络更快,因为网络参数较少。
程序设计
- 完整程序和数据获取方式:私信博主回复Matlab实现基于SNN浅层神经网络的数据生成。
% Generate synthetic data using the trained autoencoder
num_samples = 500; % Number of generating samples
synthetic_data_normalized = rand(input_size, num_samples);
synthetic_data_normalized = autoencoder(synthetic_data_normalized);
% Denormalize synthetic data
synthetic_data = synthetic_data_normalized .* (max_val - min_val) + min_val;
synthetic_data_normalized=synthetic_data_normalized';
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229