全连接层神经网络matlab代码、

全连接层神经网络是一种常见的神经网络结构，通常用于处理具有大量输入和输出节点的问题。以下是一个简单的全连接层神经网络的 MATLAB 代码示例：

% 加载数据
X = rand(100, 5); % 输入数据，形状为 (样本数, 特征数)
Y = rand(100, 1); % 输出数据，形状为 (样本数, 输出节点数)

% 定义神经网络结构
hiddenLayerSize = 10; % 隐藏层节点数
net = fitnet(hiddenLayerSize);

% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 100; % 最大训练轮数
net.trainParam.goal = 0.05; % 目标误差

% 训练神经网络
[net, tr] = train(net, X, Y);

% 测试神经网络
YPred = net(X);
MSE = mean((Y - YPred).^2); % 使用均方误差评估性能
disp(['MSE:', num2str(MSE)])

在上述代码中，我们首先加载了一个具有随机输入和输出数据的数据集。然后，我们使用 `fitnet` 函数定义了一个具有指定隐藏层节点数的神经网络结构。接下来，我们设置了训练参数，包括最大训练轮数和目标误差。最后，我们使用 `train` 函数训练神经网络，并使用训练后的网络对输入数据进行预测，并使用均方误差评估性能。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体问题对网络结构、训练参数等进行调整和优化。另外，MATLAB 还提供了许多其他神经网络工具箱和函数，可以根据需要选择使用。