matlab创建一个包含两个卷积层，三个RDN层，三个FCN层神经网络代码

以下是一个包含两个卷积层，三个RDN层，三个FCN层的神经网络代码的示例：

% 定义神经网络架构
layers = [ ...
    imageInputLayer([28 28 1]) % 输入层
    convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 1) % 卷积层1
    reluLayer % 激活函数1
    convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 1) % 卷积层2
    reluLayer % 激活函数2
    rdnLayer(32, 64, 16, 3) % RDN层1
    rdnLayer(64, 128, 32, 3) % RDN层2
    rdnLayer(128, 256, 64, 3) % RDN层3
    fullyConnectedLayer(10) % FCN层1
    softmaxLayer % FCN层2
    classificationLayer]; % 输出层

% 设置训练参数
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'InitialLearnRate', 0.001);

% 加载数据
[XTrain, YTrain, XTest, YTest] = loadMNIST();

% 训练神经网络
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

% 测试神经网络
YPred = classify(net, XTest);
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest);

在这个示例中，我们使用了MATLAB内置的卷积层、ReLU激活函数、全连接层和softmax输出层，以及自定义的RDN层。您可以根据您的具体需求修改这个示例代码。