cnn matlab

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习算法，用于图像分类、目标检测等任务。Matlab是一种科学计算软件，也支持深度学习的开发和实现。

在Matlab中，可以使用Deep Learning Toolbox来构建CNN模型。Deep Learning Toolbox提供了一些预训练的CNN模型，也支持用户自定义CNN模型的构建。同时，还可以使用Matlab中的图像处理工具箱来对图像进行预处理和增强，以提高CNN模型的性能。

以下是一个用Matlab构建CNN模型的示例代码：

% 加载图像数据集
imds = imageDatastore('path/to/image/folder', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

% 划分训练集和测试集
[imdsTrain, imdsTest] = splitEachLabel(imds, 0.7, 'randomized');

% 定义CNN模型
layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(5, 20)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 定义训练选项
options = trainingOptions('sgdm', 'MaxEpochs', 10, 'Verbose', false, 'Plots', 'training-progress');

% 训练CNN模型
net = trainNetwork(imdsTrain, layers, options);

% 测试CNN模型
YPred = classify(net, imdsTest);
YTest = imdsTest.Labels;
accuracy = sum(YPred == YTest) / numel(YTest);
disp(['Accuracy: ' num2str(accuracy)]);

这个示例代码演示了如何使用Matlab中的Deep Learning Toolbox构建一个简单的CNN模型，用于对手写数字图像进行分类。