MATLAB实现斯坦福大学深度学习课程练习代码

资 源 简 介

本项目提供斯坦福大学深度学习在线课程课后练习的完整MATLAB实现。涵盖神经网络基础、反向传播算法和梯度下降优化等核心内容，代码结构清晰且包含详细注释，是学习深度学习的实用参考资料。

详 情 说 明

斯坦福大学深度学习在线课程课后练习代码实现与参考

项目介绍

本项目是斯坦福大学深度学习在线课程课后练习的MATLAB代码实现。项目系统性地实现了课程中涉及的深度学习核心算法，包含多个练习模块，覆盖神经网络基础、反向传播、梯度下降优化等关键概念。所有代码均采用清晰的结构设计，并配有详细注释，旨在为深度学习学习者提供实用的编程参考和算法实现范例。

功能特性

• 完整实现课程练习：包含课程所有核心练习模块的MATLAB实现
• 详细代码注释：每段关键代码都配有中文注释，解释算法逻辑和实现细节
• 标准数据处理：支持MNIST、CIFAR-10等标准数据集及课程专用.mat格式数据
• 完整训练流程：涵盖数据预处理、模型构建、训练优化、评估可视化全流程
• 结果分析报告：每个模块都提供训练过程分析和性能评估

使用方法

1. 环境准备：确保MATLAB环境就绪，安装必要工具箱
2. 数据准备：将课程提供的练习数据集放置在指定目录
3. 运行练习：根据需要运行相应的练习模块主程序
4. 查看结果：程序将自动输出训练结果、性能指标和可视化图表

系统要求

• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 必需工具箱：神经网络工具箱、图像处理工具箱
• 内存要求：至少4GB RAM（处理大型数据集建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少2GB可用空间用于存储数据和模型

文件说明

主程序文件整合了神经网络建模的核心功能，包括网络结构的初始化、前向传播计算、损失函数评估、反向传播算法实现、梯度下降优化过程以及模型训练循环控制。该文件还负责训练过程的监控与可视化，能够实时展示损失函数收敛情况和模型性能指标，并最终输出训练完成的网络参数和测试集评估结果。