matlab自带的fitrnet函数在哪儿

MATLAB中并没有直接内置名为"fitrnet"的函数。然而，如果你说的是深度学习网络中的ResNet（残差网络），MATLAB有一个相关的工具箱叫做Deep Learning Toolbox，其中包含用于训练卷积神经网络（CNN）的函数，其中包括类似ResNet结构的模型。

如果你想在Deep Learning Toolbox中使用类似的残差网络进行训练，你可以尝试使用`trainNetwork`函数，并指定合适的预定义网络架构，如`resnetLayer`。例如：

layers = [
    imageInputLayer([32 32 3]) % 输入层
    resnetLayer(18) % 使用预定义的18层ResNet
    fullyConnectedLayer(numClasses) % 全连接层
    softmaxLayer % 分类层
    classificationLayer]; % 输出层

options = trainingOptions('sgdm', ... % 设置优化器
    'MaxEpochs', maxEpochs, ...
    'MiniBatchSize', miniBatchSize);

net = trainNetwork(trainData, layers, options);

如果"fitrnet"是你从其他来源或包中引用的特定函数，那么你需要确认它是否已经安装并添加到你的MATLAB路径中。

相关问题

使用matlab自带psk函数有什么缺点

使用MATLAB自带的PSK函数，可能会存在以下缺点：

1. 有限的灵活性：MATLAB自带的PSK函数可能不支持某些特定的PSK调制方式，或者不支持用户自定义的调制方式。

2. 计算效率：MATLAB的PSK函数通常是用MATLAB语言编写的，可能不如使用C或C++编写的函数快速。

3. 可移植性：使用MATLAB自带的PSK函数编写的代码可能不易移植到其他平台或其他语言中。

4. 版本兼容性：不同版本的MATLAB可能会对PSK函数进行不同程度的更新和修改，可能会导致代码在不同版本的MATLAB中无法正常运行。

因此，在选择PSK调制函数时，需要考虑以上缺点，并根据实际需要选择适合的函数。

Form_Impedance_matrix是MATLAB自带函数

我不太确定您的问题是什么，但是我可以解释一下“Form_Impedance_matrix”和MATLAB自带函数之间的关系。

“Form_Impedance_matrix”可能是一个MATLAB脚本或函数，该脚本或函数可能由某个人编写。它不是MATLAB自带的函数。但是，MATLAB具有许多内置函数，这些函数可以直接在MATLAB命令窗口或脚本中使用，无需额外下载或安装。这些函数包括数学函数（例如sin，cos和exp等），文件操作函数（例如load和save等）和绘图函数（例如plot和bar等）等。因此，如果您使用的是MATLAB内置函数，则不需要自己编写脚本或函数来执行该操作。