cnn卷积神经网络MATLAB代码

以下是一个简单的CNN卷积神经网络的MATLAB代码示例：

% 加载训练数据和标签
load mnist_uint8;

% 转换成double类型
train_x = double(train_x) / 255;
test_x = double(test_x) / 255;

% 将标签转换为独热编码
train_y = double(bsxfun(@eq, train_y, 0:9));
test_y = double(bsxfun(@eq, test_y, 0:9));

% 设置CNN网络结构
cnn.layers = {
    % 第一层卷积层
    struct('type', 'conv', 'filter_size', 5, 'num_filters', 20, 'stride', 1, 'pad', 0)
    % 第一层池化层
    struct('type', 'pool', 'filter_size', 2, 'stride', 2)
    % 第二层卷积层
    struct('type', 'conv', 'filter_size', 5, 'num_filters', 50, 'stride', 1, 'pad', 0)
    % 第二层池化层
    struct('type', 'pool', 'filter_size', 2, 'stride', 2)
    % 第三层全连接层
    struct('type', 'full', 'num_hidden', 500)
    % 第四层softmax分类层
    struct('type', 'softmax', 'num_classes', 10)
};

% 初始化CNN网络参数
cnn = cnn_init_params(cnn);

% 设置CNN网络训练参数
opts.alpha = 0.1;
opts.batch_size = 50;
opts.num_epochs = 5;

% 训练CNN网络
cnn = cnn_train(cnn, train_x, train_y, opts);

% 在测试集上测试CNN网络性能
accuracy = cnn_test(cnn, test_x, test_y);

% 输出测试准确率
fprintf('Test accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);

其中`cnn_init_params`函数用于初始化CNN网络参数，`cnn_train`函数用于训练CNN网络，`cnn_test`函数用于测试CNN网络性能。这个例子中使用的是MNIST手写数字数据集。你可以根据自己的需求修改网络结构和训练参数。