数据生成 | Matlab实现基于SNN浅层神经网络的数据生成

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

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