用matlab写卷积神经网络

在MATLAB中编写卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），你可以使用深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）。以下是构建简单CNN的基本步骤：

1. **安装及导入库**:
首先，确保已经安装了Deep Learning Toolbox。然后，在MATLAB命令窗口中输入 `ver` 确认其可用。

2. **数据预处理**:
加载并准备训练图像数据集，通常需要将其调整为适合网络输入的尺寸（如28x28像素对于LeNet-5）。

3. **创建模型**:
使用 `deepNetwork` 函数创建一个空的CNN结构，可以设置层数、卷积核大小、池化层等参数。例如：

   layers = [
       imageInputLayer([numChannels height width])
       convolution2dLayer(filterSize, numFilters)
       reluLayer
       maxPooling2dLayer(poolSize)
       % 添加更多层，如全连接层（fullyConnectedLayer）、dropout层（dropoutLayer）等
       fullyConnectedLayer(numClasses) % 如果有分类任务
       softmaxLayer
       classificationLayer];
   net = deepNetwork(layers);

4. **编译模型**:
设置损失函数、优化器和性能指标，然后使用 `trainNetwork` 函数编译模型：

   options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', epochs, 'MiniBatchSize', miniBatchSize);
   net = trainNetwork(trainingData, net, options);

5. **评估与预测**:
使用 `classify` 或 `predict` 函数对测试数据进行预测，并评估模型性能。

6. **保存和加载模型**:
可以使用 `save` 和 `load` 函数保存和加载模型以便后续使用。