卷积神经网络的matlab算法

以下是一个简单的卷积神经网络的 MATLAB 实现示例：

1. 准备数据

首先，我们需要准备训练数据和测试数据。在这个例子中，我们使用的是 MNIST 数据集，其中包含了手写数字的图像数据。我们将使用 MATLAB 自带的 mnistread 函数来读取数据集。

[train_images, train_labels] = mnistread('train-images.idx3-ubyte', 'train-labels.idx1-ubyte');
[test_images, test_labels] = mnistread('t10k-images.idx3-ubyte', 't10k-labels.idx1-ubyte');

2. 定义卷积神经网络

我们使用 MATLAB 的 Neural Network Toolbox 来定义卷积神经网络。在这个例子中，我们定义了一个具有两个卷积层、两个池化层和两个全连接层的卷积神经网络。

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    
    convolution2dLayer(5, 20, 'Padding', 2)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    
    convolution2dLayer(5, 50, 'Padding', 2)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    
    fullyConnectedLayer(500)
    reluLayer
    
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer
];

3. 配置训练选项

我们使用 MATLAB 的 trainingOptions 函数来配置训练选项。在这个例子中，我们使用了随机梯度下降算法（SGDM）和交叉熵作为损失函数。

options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs', 20, ...
    'InitialLearnRate', 0.01, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'Plots', 'training-progress');

4. 训练卷积神经网络

我们将训练数据和训练选项传递给 MATLAB 的 trainNetwork 函数，来训练卷积神经网络。

net = trainNetwork(train_images, categorical(train_labels), layers, options);

5. 测试卷积神经网络

最后，我们使用测试数据来评估卷积神经网络的性能。我们将测试数据和卷积神经网络传递给 MATLAB 的 classify 函数，来预测测试数据的标签。

predicted_labels = classify(net, test_images);
accuracy = sum(predicted_labels == categorical(test_labels)) / numel(test_labels);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);