在上述例子中改用load函数下载MNIST数据集

好的，以下是一个在Matlab中基于卷积神经网络对手写数字进行识别的例子，其中所采用的手写数字数据集为MNIST，并使用load函数下载：

首先，我们可以使用load函数下载MNIST数据集，具体代码如下：

url = 'https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning/raw/master/data/mnist.pkl.gz';
filename = 'mnist.mat';
websave(filename,url);
mnist = load(filename);
XTrain = mnist.train_x;
YTrain = mnist.train_y;
XTest = mnist.test_x;
YTest = mnist.test_y;

这个命令将从网上下载MNIST数据集，并将训练集和测试集存储在XTrain、YTrain、XTest和YTest中。

然后，我们需要定义卷积神经网络的架构。这里我们使用了一个简单的卷积神经网络，包含了两个卷积层和一个全连接层。具体代码如下：

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];

miniBatchSize = 128;

接下来，我们需要对卷积神经网络进行训练。可以使用Matlab中的trainNetwork函数来进行训练。具体代码如下：

options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs',10, ...
    'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
    'Verbose',false);

net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);

这个命令将使用随机梯度下降法对卷积神经网络进行训练。

训练完成后，我们可以使用测试集来评估卷积神经网络的性能。可以使用Matlab中的classify函数来进行预测。具体代码如下：

YPred = classify(net,XTest);
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest)

这个命令将使用测试集对卷积神经网络进行预测，并计算出预测准确率。

以上就是一个在Matlab中基于卷积神经网络对手写数字进行识别的例子，其中使用load函数下载MNIST数据集。