写一份matlab的BP神经网络，三层卷积

在MATLAB中创建一个三层卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）用于BP（Back Propagation）训练通常涉及以下几个步骤。请注意，以下是一个简化版的示例，实际应用中可能需要更多的数据预处理、模型设置和验证等步骤：

% 导入所需的库
addpath('toolbox') % 假设已经安装了Deep Learning Toolbox

% 创建一个简单的CNN结构，包含3个卷积层和1个全连接层
layers = [
    imageInputLayer([28 28 1]) % 输入层，假设输入是28x28灰度图像
    convolution2dLayer(3, 16) % 第一层卷积层，3x3滤波器，16个通道
    reluLayer % 激活函数，这里用ReLU
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) % 最大池化层，2x2区域，步长为2
    convolution2dLayer(3, 32) % 第二层卷积层，3x3滤波器，32个通道
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) % 第二个最大池化层
    convolution2dLayer(3, 64) % 第三层卷积层，3x3滤波器，64个通道
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(10) % 全连接层，10个节点（对应10个类别）
    softmaxLayer % 输出层，softmax激活
    classificationLayer % 分类层
];

% 定义学习率和其他超参数
options = trainingOptions('adam', ...
    'InitialLearnRate', 0.001, ... % 学习率
    'MaxEpochs', 15, ... % 训练轮数
    'MiniBatchSize', 64, ...
    'Plots', 'training-progress'); % 显示训练进度图

% 加载或生成你的数据
data = load_mnist(); % 假设你已加载MNIST数据集

% 训练神经网络
net = trainNetwork(data.imdsTrain, layers, options);