DBN识别mnist里的Softmax该怎么使用，用mtalab的代码实现

在使用DBN识别MNIST数据集时，可以在DBN的最后一层添加一个Softmax分类器，将DBN的输出作为输入，输出MNIST数据集中的10类中的一个概率分布。下面是使用MATLAB实现的代码示例：

% 加载MNIST数据集
load mnist_uint8;

% 将数据转换为double类型
train_x = double(train_x)/255;
test_x = double(test_x)/255;
train_y = double(train_y);
test_y = double(test_y);

% 搭建DBN网络
dbn.sizes = [784 1000 500 250];
opts.numepochs = 5;
opts.batchsize = 100;
dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);
dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);

% 获取DBN最后一层的输出
input = dbnout(dbn, train_x);

% 添加Softmax分类器
softmaxModel = softmaxTrain(size(input, 1), 10, 1e-4, 200, 20, input', train_y);

% 测试集预测
test_input = dbnout(dbn, test_x);
test_output = softmaxPredict(softmaxModel, test_input');

% 计算准确率
accuracy = mean(test_y(:) == test_output(:));
fprintf('Accuracy: %0.3f%%\n', accuracy * 100);

其中，`dbnout`函数可以获取DBN最后一层的输出，`softmaxTrain`函数用于训练Softmax分类器，`softmaxPredict`函数用于进行测试集预测。最后计算准确率即可。