深度神经网络代码matlab

深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）在MATLAB中可以通过Neural Network Toolbox来创建和训练。以下是一个简单的步骤概述：

1. **安装和加载工具箱**：
首先，确保您已经安装了MATLAB并安装了Neural Network Toolbox。如果没有，可以从MathWorks官方网站购买或下载。

2. **初始化网络**：
使用`deepnet`函数创建一个空的深层网络结构，例如：

   layers = [
       'inputLayer',    % 输入层
       'fullyConnectedLayer', 100,     % 第一层全连接层，100个隐藏单元
       'relu',          % ReLU激活函数
       'fullyConnectedLayer', numClasses, % 输出层，numClasses表示类别数
       'softmaxLayer',    % Softmax用于多分类
       'classificationLayer'  % 分类层
   ];
   net = deepnet(layers);

3. **设置参数**：
设置学习率、训练选项等，例如：

   trainingOptions = trainingOptions('adam', ... % 优化器为Adam
                                   'MaxEpochs', epochs, ... % 最大迭代次数
                                   'MiniBatchSize', miniBatchSize, ... % 批量大小
                                   'ValidationData', valData, ... % 验证数据
                                   'Verbose', false); % 关闭训练过程中的详细信息

4. **准备数据**：
将输入特征和标签分开，并将其转换成适合作为网络输入的形式。

5. **训练网络**：

   net = train(net, trainingData, trainingLabels, options);

6. **评估和预测**：
可以用`classify`或`similarity`函数对新数据进行预测。