MLP神经网络识别时装图像matlab代码

以下是一个简单的MLP神经网络在MATLAB中识别时装图像的代码示例：

1. 准备数据

首先，我们需要准备训练和测试数据。数据集可以从网上下载，例如Fashion-MNIST。

2. 处理数据

我们需要将图像数据转换为特征向量，并将标签转换为独热编码。这可以通过Matlab中的一些函数来实现。

3. 构建MLP神经网络

我们可以使用Matlab中的神经网络工具箱来构建MLP神经网络。网络结构可以根据需求进行调整。

4. 训练模型

在训练模型之前，我们需要将数据集分为训练集和测试集。然后我们可以使用Matlab中的train函数来训练模型。

5. 测试模型

使用Matlab中的test函数来测试模型，并计算分类准确率。

下面是一个参考代码示例：

% 准备数据
data = load('fashion-mnist.mat');
x_train = data.x_train; % 训练集数据
y_train = data.y_train; % 训练集标签
x_test = data.x_test; % 测试集数据
y_test = data.y_test; % 测试集标签

% 处理数据
x_train = reshape(x_train, [], size(x_train, 4))';
y_train = full(ind2vec(y_train' + 1));
x_test = reshape(x_test, [], size(x_test, 4))';
y_test = full(ind2vec(y_test' + 1));

% 构建神经网络
net = patternnet([100 50]);

% 训练模型
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.showWindow = false;
net = train(net, x_train', y_train');

% 测试模型
outputs = net(x_test');
[~, predicted] = max(outputs);
[~, actual] = max(y_test);
accuracy = sum(predicted == actual) / numel(actual);
disp(['Classification accuracy: ' num2str(accuracy)]);

这是一个简单的示例，你可以根据自己的需求和数据集进行调整。