用matlab神经网络进行图像识别

MATLAB 也可以用于神经网络的构建和训练。下面是一个简单的 MATLAB 代码示例，展示了如何使用 Neural Network Toolbox 来构建一个卷积神经网络进行图像识别：

% 加载数据集
[XTrain, YTrain] = digitTrain4DArrayData;

% 构建卷积神经网络
layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    
    convolution2dLayer(5,32,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
 
    convolution2dLayer(5,64,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
 
    fullyConnectedLayer(1024)
    reluLayer
    
    dropoutLayer(0.5)
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 设置训练参数
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs',10, ...
    'ValidationData',{XValidation,YValidation}, ...
    'ValidationFrequency',30, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

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

% 加载测试集
[XTest, YTest] = digitTest4DArrayData;

% 对测试集进行预测
YPred = classify(net,XTest);

% 计算准确率
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest);
disp('Test accuracy: ' + accuracy);

上面的代码中，我们使用 Neural Network Toolbox 中的 `digitTrain4DArrayData` 和 `digitTest4DArrayData` 函数加载 MNIST 手写数字数据集，并构建了一个包含多个卷积层和全连接层的卷积神经网络。我们使用 `trainingOptions` 函数来设置训练参数，然后使用 `trainNetwork` 函数来训练神经网络。在神经网络训练完成后，我们使用 `classify` 函数来对测试集进行预测，并计算出准确率。