用matlab写一段DNN的代码

以下是一个简单的 Matlab DNN 代码示例：

% 设置输入数据和标签
X = [1 1; 1 0; 0 1; 0 0]; % 输入数据
Y = [0 1 1 0]'; % 标签

% 设置神经网络参数
hiddenSize = 3; % 隐藏层大小
net = patternnet(hiddenSize); % 创建模式识别神经网络
net.trainFcn = 'trainscg'; % 设置训练函数
net.performFcn = 'crossentropy'; % 设置性能评价函数
net.layers{1}.transferFcn = 'logsig'; % 设置激活函数

% 训练神经网络
net = train(net, X', Y);

% 预测结果
pred = round(net(X'));

% 显示预测结果和真实标签
disp('Predicted labels:')
disp(pred)
disp('True labels:')
disp(Y')

这段代码使用 `patternnet` 创建了一个包含一个隐藏层的神经网络，使用 `trainscg` 作为训练函数，`crossentropy` 作为性能评价函数。最后训练神经网络并进行预测。

相关问题

用matlab写一段dnn的代码

我可以回答这个问题。以下是一段使用 MATLAB 实现深度神经网络的代码示例：

% 定义神经网络的结构
layers = [
imageInputLayer([28 28 1])
convolution2dLayer(5,20)
reluLayer()
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer()
classificationLayer()];

% 加载 MNIST 数据集
[XTrain,YTrain] = digitTrain4DArrayData;

% 训练神经网络
options = trainingOptions('sgdm');
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);

% 使用测试集评估神经网络的性能
[XTest,YTest] = digitTest4DArrayData;
YPred = classify(net,XTest);
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest);

这段代码实现了一个简单的卷积神经网络，用于识别手写数字。首先定义了神经网络的结构，然后加载 MNIST 数据集进行训练，最后使用测试集评估神经网络的性能。

用matlab写一段DNN做分类的代码

下面是一个用 MATLAB 实现深度神经网络进行分类的示例代码：

% 加载数据
load('data.mat');

X_train = train_data; % 训练数据
Y_train = train_labels; % 训练标签

X_test = test_data; % 测试数据
Y_test = test_labels; % 测试标签

% 构建神经网络
layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    
    convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    
    convolution2dLayer(3, 128, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer
];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'ValidationData', {X_test, Y_test}, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练网络
net = trainNetwork(X_train, Y_train, layers, options);

% 测试网络
YPred = classify(net, X_test);

% 计算准确率
accuracy = sum(YPred == Y_test) / numel(Y_test);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);

这段代码使用了一个简单的卷积神经网络对 MNIST 数据集进行分类。首先加载数据，然后构建神经网络。训练选项中设置了 Adam 优化器、最大训练轮数、每批次的样本数以及验证数据和绘图选项。使用 `trainNetwork` 函数进行训练，然后使用 `classify` 函数对测试数据进行分类，最后计算准确率并输出。