编写一个matlab实现卷积神经网络功能的代码

在MATLAB中编写一个基本的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）需要使用Deep Learning Toolbox。以下是一个简单的示例，创建一个包含两个卷积层和一个全连接层的小型CNN模型：

% 导入所需的工具箱
if ~exist('deepLearnToolbox', 'caller')
    error('Please install the Deep Learning Toolbox for this demo.')
end

% 加载所需的库
addpath(genpath(fullfile(matlabroot, 'toolbox', 'nnet')));

% 定义网络结构
layers = [
    imageInputLayer([32 32 3]) % 输入层，假设输入图片是32x32 RGB图像
    convolution2dLayer(3, 16) % 第一个卷积层，3x3滤波器，16个通道
    reluLayer                 % 激活函数，这里使用ReLU
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) % 最大池化层，2x2区域，步长为2
    convolution2dLayer(3, 32) % 第二个卷积层，3x3滤波器，32个通道
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(10)   % 全连接层，输出10个类别的概率
    softmaxLayer               % 输出层，归一化概率
    classificationLayer       % 分类层
];

% 初始化网络结构
net = trainNetwork(trainData, trainLabels, layers);

% 对测试数据进行预测
predictedLabels = classify(net, testData);

这个代码创建了一个用于图像分类的基础CNN，`trainData`和`trainLabels`是训练集的图像和对应的标签，`testData`是测试集。注意，你需要实际的数据集来替换这些变量，并根据需求调整网络架构和其他参数。