多通道输入一维卷积神经网络matlab代码
时间: 2023-09-27 22:04:57 浏览: 77
卷积神经网络matlab代码
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以下是一个示例的多通道输入一维卷积神经网络的 MATLAB 实现代码:
```matlab
% 设置数据
x_train = rand(100, 10, 3); % 训练集,大小为 100x10x3,3 个通道
y_train = rand(100, 1); % 目标输出
% 定义模型
model = [
imageInputLayer([10 3]) % 输入层,大小为 10x3
convolution1dLayer(5, 16) % 一维卷积层,卷积核大小为 5,输出通道数为 16
reluLayer() % ReLU 激活函数
maxPooling1dLayer(2) % 最大池化层,池化窗口大小为 2
convolution1dLayer(5, 32) % 一维卷积层,卷积核大小为 5,输出通道数为 32
reluLayer() % ReLU 激活函数
maxPooling1dLayer(2) % 最大池化层,池化窗口大小为 2
fullyConnectedLayer(10) % 全连接层,输出大小为 10
reluLayer() % ReLU 激活函数
fullyConnectedLayer(1) % 输出层,输出大小为 1
regressionLayer() % 回归损失函数层
];
% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', 10, ...
'MiniBatchSize', 32, ...
'ValidationData', {rand(10, 10, 3), rand(10, 1)}, ...
'Plots', 'training-progress');
% 训练模型
trained_model = trainNetwork(x_train, y_train, model, options);
```
这个代码实现了一个简单的多通道输入一维卷积神经网络,包括两个一维卷积层和两个最大池化层。输入数据的大小为 10x3,有 3 个通道。输出为一个标量,用于回归问题。在训练时,使用 Adam 优化器,最大训练轮数为 10,每个 mini-batch 的大小为 32。同时,设置了验证数据和绘制训练进度图的选项。
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