对下面的每一行代码进行注释data = imread('s.png'); jpg = rgb2gray(data); x = jpg/255 ; % Input, 28x28 a = ones(28,28); x = double(x); % x = a-x; figure imshow(x); y1 = Conv(x, W1); % Convolution, 20x20x20 y2 = ReLU(y1); % y3 = Pool(y2); % Pool, 10x10x20 y4 = reshape(y3, [], 1); % 2000 v5 = W5*y4; % ReLU, 360 y5 = ReLU(v5); % v = Wo*y5; % Softmax, 10 y = Softmax(v) %

% 读取一张名为's.png'的图像文件，并将其存储在变量'data'中
data = imread('s.png');

% 将'data'转换为灰度图像，并存储在变量'jpg'中
jpg = rgb2gray(data);

% 将'jpg'矩阵中的所有元素除以255，将像素值缩放到0和1之间，并存储在变量'x'中
x = jpg/255;

% 创建一个28x28的全1矩阵，并存储在变量'a'中
a = ones(28,28);

% 将'x'转换为双精度浮点型，并存储在变量'x'中
x = double(x);

% 将'a'矩阵中的所有元素减去'x'矩阵中的对应元素，并将结果存储在变量'x'中
% （该行代码被注释掉了，不会被执行）
% x = a-x;

% 在新的图像窗口中显示'x'矩阵中的图像
figure imshow(x);

% 对'x'矩阵进行卷积操作，使用权重矩阵'W1'，并将结果存储在变量'y1'中
% 输出矩阵的大小为20x20x20
y1 = Conv(x, W1);

% 对'y1'矩阵中的所有元素进行ReLU激活，将所有负值置为0，并将结果存储在变量'y2'中
y2 = ReLU(y1);

% 对'y2'矩阵进行最大池化操作，将每个2x2的子矩阵中的最大值作为该子矩阵的值，
% 并将结果存储在变量'y3'中
% 输出矩阵的大小为10x10x20
y3 = Pool(y2);

% 将'y3'矩阵转换为一个2000维的列向量，并将结果存储在变量'y4'中
y4 = reshape(y3, [], 1);

% 使用权重矩阵'W5'对'y4'进行矩阵乘法操作，并将结果存储在变量'v5'中
% 输出矩阵的大小为360x1
v5 = W5*y4;

% 对'v5'矩阵中的所有元素进行ReLU激活，将所有负值置为0，并将结果存储在变量'y5'中
y5 = ReLU(v5);

% 使用权重矩阵'Wo'对'y5'进行矩阵乘法操作，得到一个10维的列向量，并将结果存储在变量'v'中
% 输出矩阵的大小为10x1
v = Wo*y5;

% 对'v'矩阵中的所有元素进行Softmax操作，并将结果存储在变量'y'中
y = Softmax(v);