matlab卷积神经网络

Matlab提供了一个名为Deep Learning Toolbox的工具箱，它包含了许多深度学习的工具，包括卷积神经网络（CNN）。下面是一个简单的示例：

首先，需要定义CNN的架构。这可以通过使用Matlab中的“Layer Graph”对象来完成。以下是一个简单的CNN架构示例：

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

该CNN包含一个输入层，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。

接下来，需要准备训练数据。这可以通过使用Matlab中的“ImageDatastore”对象来完成。以下是一个示例：

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

然后，可以使用Matlab中的“trainNetwork”函数来训练CNN：

net = trainNetwork(imds,layers,options);

其中，“options”是一个包含训练选项的结构体。

一旦CNN被训练，就可以使用它来进行预测：

YPred = classify(net,imds);

以上仅仅是一个简单的示例，深度学习还有很多其他的应用和技术可以探索。