MATLAB深度学习代码

作为一个AI语言，MATLAB在深度学习领域也有着广泛的应用。下面是一些常用的MATLAB深度学习代码：

1. 数据读取：

imds = imageDatastore('path_to_data_folder','IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');

2. 卷积神经网络（CNN）：

layers = [imageInputLayer([28 28 1]);
          convolution2dLayer(5,20);
          reluLayer();
          maxPooling2dLayer(2,'Stride',2);
          fullyConnectedLayer(10);
          softmaxLayer();
          classificationLayer()];

3. 递归神经网络（RNN）：

layers = [sequenceInputLayer(inputSize);
          lstmLayer(hiddenSize,'OutputMode','last');
          fullyConnectedLayer(numClasses);
          softmaxLayer();
          classificationLayer()];

4. 支持向量机（SVM）：

SVMModel = fitcsvm(features,labels,'KernelFunction','rbf','BoxConstraint',1);

5. K均值聚类：

[idx,C] = kmeans(features,numClusters);

6. 数据增强：

imageAugmenter = imageDataAugmenter('RandXReflection',true,'RandRotation',[-10 10],'RandScale',[0.9 1.1]);
augimds = augmentedImageDatastore(outputSize,imds,'DataAugmentation',imageAugmenter);

7. 损失函数：

lgraph = layerGraph(layers);
classWeights = [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1];
classWeights = 1./sqrt(classWeights);
classWeights = classWeights/sum(classWeights);
pixelClassificationLayer = pixelClassificationLayer('Name','labels','Classes',categorical(0:9),'ClassWeights',classWeights);
lgraph = replaceLayer(lgraph,'classification',pixelClassificationLayer);
lgraph = connectLayers(lgraph,'softmax','labels');

这些代码是MATLAB深度学习中的一些示例，可以帮助您更好地理解MATLAB在深度学习中的应用。