matlab CRNN网络

CRNN是一种结合了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的深度学习模型。在Matlab中，您可以使用deeplearning Toolbox来构建CRNN网络。下面是一个简单的CRNN网络示例：

%创建一个序列输入层
inputSize = [40 1 1];
inputLayer = sequenceInputLayer(inputSize,'Name','input');

%添加卷积层
convLayer = convolution2dLayer([3 1],16,'Padding','same','Name','conv1');
%添加批量归一化层
batchLayer = batchNormalizationLayer('Name','batchnorm1');
%添加ReLU激活函数层
reluLayer = reluLayer('Name','relu1');

%添加循环层
lstmLayer = lstmLayer(100,'OutputMode','last','Name','lstm');

%添加全连接层
fcLayer = fullyConnectedLayer(2,'Name','fc');

%添加softmax分类层
softmaxLayer = softmaxLayer('Name','softmax');

%创建一个序列输出层
outputLayer = sequenceFoldingLayer('Name','output');

%将所有层连接起来
layers = [inputLayer; convLayer; batchLayer; reluLayer; lstmLayer; fcLayer; softmaxLayer; outputLayer];

%创建一个序列网络
net = sequenceNetwork(layers,'Name','crnn');

这只是一个简单的示例，您可以根据需要添加更多层，并使用训练数据来训练网络。