MATLAB卷积神经网络涡旋光代码

当然，我可以为您提供一个使用MATLAB实现涡旋光卷积神经网络的简单示例代码。以下是一个基本的代码框架，您可以根据自己的需求进行修改和扩展：

% 数据准备
% 假设您的输入数据是一个大小为 [N, H, W] 的图像张量，N为样本数量，H为图像高度，W为图像宽度
% 假设您的标签数据是一个大小为 [N, K] 的独热编码标签张量，K为类别数量
% 这里只是一个示例，您需要根据自己的数据进行适当的修改

% 设置网络参数
numFilters = 32; % 卷积核数量
filterSize = 3; % 卷积核大小
numClasses = K; % 类别数量

% 构建涡旋光卷积神经网络模型
layers = [
    imageInputLayer([H, W, 1]) % 输入层，注意这里是灰度图像，通道数为1
    vortexConvolution2dLayer(filterSize, numFilters) % 涡旋光卷积层
    reluLayer() % ReLU激活层
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) % 最大池化层
    fullyConnectedLayer(numClasses) % 全连接层
    softmaxLayer() % Softmax层
    classificationLayer() % 分类层
];

% 指定训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'MiniBatchSize', 64, ...
    'InitialLearnRate', 0.001, ...
    'Verbose', true);

% 训练涡旋光卷积神经网络模型
net = trainNetwork(X_train, Y_train, layers, options);

% 使用训练好的模型进行预测
Y_pred = classify(net, X_test);

% 计算准确率
accuracy = sum(Y_pred == Y_test) / numel(Y_test);

请注意，这只是一个简单的示例代码，仅用于了解如何使用MATLAB构建和训练涡旋光卷积神经网络。您可能需要根据自己的具体需求进行修改和优化。另外，为了运行此代码，您需要安装MATLAB的深度学习工具箱。

希望这个示例能对您有所帮助！如果您有任何进一步的问题，请随时提问。