我的训练输入矩阵是58*384，其中58是输入层需要输入的元素个数，384是训练样本数量 训练输出矩阵是4*384，其中4是输出层需要的元素个数，384是训练样本数量 matlab怎么写CNN架构

在Matlab中编写CNN架构可以使用Deep Learning Toolbox提供的函数和类来实现。以下是一个简单的示例代码，用于创建一个具有两个卷积层和一个全连接层的CNN架构：

% 创建CNN架构
layers = [
    imageInputLayer([58 1]) % 输入层，58是输入特征数量，1是输入通道数量（灰度图片）
    
    % 第一个卷积层
    convolution2dLayer(3, 16, 'Padding', 1) % 卷积核大小为3x3，输出通道数为16
    batchNormalizationLayer % 批归一化层
    reluLayer % ReLU激活函数层
    
    % 第二个卷积层
    convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 1) % 卷积核大小为3x3，输出通道数为32
    batchNormalizationLayer % 批归一化层
    reluLayer % ReLU激活函数层
    
    fullyConnectedLayer(4) % 全连接层，输出大小为4
    softmaxLayer % Softmax激活函数层
    classificationLayer % 分类层
];

% 定义训练选项
options = trainingOptions('sgdm', 'MaxEpochs', 10, 'InitialLearnRate', 0.001);

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

请注意，这只是一个简单的示例，你可能需要根据你的具体问题和数据进行适当的修改和调整。你可以根据自己的需要添加更多的卷积层、池化层、Dropout层等来构建更复杂的CNN架构。