matlab中dbn输入层和输出层代码

DBN（Deep Belief Network）是一种深度学习神经网络，可以用于特征学习、分类、回归等任务。在Matlab中，可以使用Deep Learning Toolbox中的函数来构建DBN模型。下面是DBN模型的输入层和输出层的示例代码：

输入层：

% 创建输入层
inputSize = size(trainData,2); % 输入数据的特征维度
inputLayer = imageInputLayer([1 inputSize]); % 创建输入层

% 设置输入层的名称
inputLayer.Name = 'input';

输出层：

% 创建输出层
numClasses = numel(unique(trainLabels)); % 输出的类别数
outputLayer = fullyConnectedLayer(numClasses, 'Name', 'fc'); % 创建全连接层

% 设置softmax层
softmaxLayer = softmaxLayer('Name', 'softmax');
criterion = classificationLayer('Name', 'criterion');

% 将输出层、softmax层和classification层组合成一个网络层序列
layers = [inputLayer; hiddenLayers; outputLayer; softmaxLayer; criterion];

在这里，输入层是一个图像输入层，用于接收训练数据集。输出层由全连接层、softmax层和分类层组成，用于输出分类结果。其中，全连接层的输出维度为输出的类别数，softmax层用于将全连接层的输出转换为概率分布，而分类层则用于计算损失函数。