matlab实现卷积神经网络

实现卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）可以使用Matlab中的深度学习工具箱（Deep Learning）。下面是一个简单的示例代码，演示如何使用Matlab实现卷积神经网络：

首先，准备训练数据和标签，然后创建一个数据存储对象：

imds = imageDatastore('trainingImages', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

接下来，定义网络架构。这里我们使用了一个简单的卷积神经网络，包括两个卷积层和一个全连接层：

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(5, 20)
    reluLayer()
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    convolution2dLayer(5, 20)
    reluLayer()
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer()
    classificationLayer()];

然后，配置训练选项：

options = trainingOptions('sgdm', 'MaxEpochs', 10, 'InitialLearnRate', 0.001);

使用`trainNetwork`函数进行训练：

net = trainNetwork(imds, layers, options);

最后，你可以使用训练好的模型对新的图像进行分类：

im = imread('testImage.jpg');
label = classify(net, im);

以上是一个简单的示例，你可以根据自己的需求修改网络架构和训练选项。Matlab的深度学习工具箱还提供了其他功能，例如数据增强、迁移学习等，可根据需要进行使用。