matlab+CNN

Matlab是一个非常适合进行科学计算和数据可视化的工具，同时也支持深度学习。在Matlab中，可以使用Deep Learning Toolbox来构建卷积神经网络（CNN）模型。

以下是使用Matlab进行CNN的基本步骤：

1. 准备数据集：首先需要准备好训练集和测试集的数据，可以使用Matlab自带的数据集，也可以使用自己的数据集。

2. 定义网络结构：使用Matlab的Deep Learning Toolbox中的卷积层、池化层、全连接层等函数来定义网络结构。

3. 训练网络：使用Matlab的trainNetwork函数来训练网络，可以选择不同的优化器、损失函数和学习率等参数。

4. 测试网络：使用Matlab的classify函数来测试网络的性能，可以计算出准确率、召回率等指标。

以下是一个简单的Matlab CNN示例：

% 准备数据集
digitDatasetPath = fullfile(matlabroot,'toolbox','nnet','nndemos', ...
    'nndatasets','DigitDataset');
imds = imageDatastore(digitDatasetPath, ...
    'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');

% 定义网络结构
layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    
    convolution2dLayer(5,20)
    reluLayer()
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer()
    classificationLayer()];

% 训练网络
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs',20, ...
    'InitialLearnRate',0.001);
net = trainNetwork(imds,layers,options);

% 测试网络
testDigit = imread(fullfile(digitDatasetPath,'2','img001-00003.png'));
testDigit = imresize(testDigit,[28 28]);
predictedLabel = classify(net,testDigit);
imshow(testDigit)
title(['Predicted: ' char(predictedLabel)])