matlab的一维卷积神经网络代码

以下是一个简单的一维卷积神经网络的Matlab代码示例：

% 设置随机种子，以便结果可重复
rng(0);

% 创建一个一维卷积神经网络
net = convolutionalNeuralNetwork([
    imageInputLayer([28 1 1])
    convolution2dLayer([5 1], 10)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer([2 1], 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer]);

% 加载MNIST数据集
[XTrain, YTrain, XValidation, YValidation] = helperMNISTData.load();

% 训练神经网络
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs', 5, ...
    'ValidationData', {XValidation, YValidation}, ...
    'Plots', 'training-progress');
trainedNet = trainNetwork(XTrain, YTrain, net, options);

% 使用训练好的神经网络进行预测
YPred = classify(trainedNet, XValidation);
accuracy = sum(YPred == YValidation) / numel(YValidation);
disp("Accuracy: " + accuracy);

该代码使用了一个简单的一维卷积神经网络，包括一个输入层、一个卷积层、一个ReLU激活层、一个最大池化层、一个全连接层、一个softmax层和一个分类层。该神经网络被训练使用MNIST数据集进行手写数字识别。最后，该神经网络被用来对验证集进行预测，并计算出模型的准确率。