一个一维1d-cnn网络matlab代码

在Matlab中，创建一个简单的1D卷积神经网络（1D-CNN）通常涉及使用Deep Learning Toolbox中的`layerGraph`和`trainNetwork`函数。这里是一个基础示例，用于文本分类任务：

% 导入所需库
import deepLearningToolbox.*

% 创建一个空的层图
lgraph = layerGraph();

% 添加输入层
inputSize = length(inputData); % 输入数据长度，例如每个样本是单词的序列长度
inputLayer = sequenceInputLayer(inputSize, 'Name', 'input');

% 添加卷积层
numFilters = 10; % 卷积核的数量
filterLength = 3; % 卷积核的长度
convLayer = convolution1dLayer(filterLength, numFilters, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv');

% 使用ReLU激活函数
reluLayer = reluLayer('Name', 'relu');

% 池化层
poolingLayer = maxPooling1dLayer(2, 'Stride', 2, 'Name', 'pool'); % 2x2的最大池化

% 全连接层
fullyConnectedLayer = fullyConnectedLayer(64, 'Name', 'fc');

% 输出层（对于二分类问题可能是 sigmoid，多分类用 softmax）
outputLayer = classificationLayer('Name', 'output');

% 将所有层连接到层图
lgraph = addLayers(lgraph, {inputLayer, convLayer, reluLayer, poolingLayer, fullyConnectedLayer, outputLayer});

% 定义损失函数和优化器
lossFunction = 'categoricalCrossentropy';
optimizer = 'adam';

% 训练数据和标签
trainingData = inputData;
trainingLabels = categoricalLabels;

% 训练网络
net = trainNetwork(trainingData, trainingLabels, lgraph, 'MaxEpochs', 10, 'MiniBatchSize', 32, 'LossFunction', lossFunction, 'Optimizer', optimizer);

这个例子中，我们首先定义了网络结构，包括输入层、卷积层、ReLU激活、最大池化以及全连接层，最后是分类层。然后我们将这些层组成一个层图，并用给定的数据集进行训练。