matlab全连接层代码
时间: 2023-10-08 22:07:24 浏览: 109
要在MATLAB中实现全连接层,你可以使用`feedforwardnet`函数创建一个全连接神经网络对象。以下是一个示例代码,展示了如何在MATLAB中实现全连接层:
```matlab
% 创建全连接神经网络
numHiddenUnits = 10; % 隐藏层中神经元的数量
net = feedforwardnet(numHiddenUnits);
% 设置神经网络参数
net.layers{1}.transferFcn = 'tansig'; % 设置隐藏层的激活函数为tansig
net.inputs{1}.size = numInputs; % 设置输入层的大小
net.outputs{2}.size = numOutputs; % 设置输出层的大小
% 训练神经网络
net = train(net, inputs, targets);
% 在训练集上进行预测
outputs = net(inputs);
= max(outputs);
% 计算准确率
accuracy = sum(predicted == actual) / numel(actual);
% 显示结果
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);
```
在这个示例代码中,`feedforwardnet`函数用于创建一个全连接神经网络对象,`numHiddenUnits`表示隐藏层中神经元的数量。然后,通过设置`net.layers{1}.transferFcn`为'tansig'来指定隐藏层中使用的激活函数为tansig。接着,使用`net.inputs{1}.size`和`net.outputs{2}.size`来设置输入层和输出层的大小。最后,使用`train`函数来训练神经网络,通过计算准确率来评估预测效果。