DNN MatlabDate代码

DNN (Deep Neural Network) 是深度学习的核心组成部分，在 MATLAB 中，可以使用 Deep Learning Toolbox 来创建、训练和部署深度神经网络。MatlabData是指MATLAB中用于处理数据的一种结构，通常包括数据集、标签和其他相关信息。

编写 DNN 的基本步骤如下：

1. **数据准备**：加载或生成数据，将其分为训练集、验证集和测试集，可能还需要预处理如归一化、标准化等。

load('myDataset.mat'); % 加载数据
X_train = ...; % 训练集特征
Y_train = ...; % 训练集标签

2. **构建模型**：使用 `deepNetwork` 函数定义网络架构，可以选择预定义的网络结构或自定义层数、节点数等。

layers = [
    imageInputLayer([height width channels])
    convolution2dLayer(filterSize, numFilters)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(poolSize)
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];
net = deepNetwork(layers);

3. **训练模型**：设置学习率、迭代次数等超参数，并通过 `trainNetwork` 函数训练模型。

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

4. **评估与预测**：使用 `classify` 或 `evaluate` 函数对测试集进行性能评估和新数据预测。

YPred = classify(net, X_test);
accuracy = mean(YPred == Y_test);