多通道输入一维卷积神经网络matlab代码

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：

% 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。