怎么使用matlab复现神经网络的卷积和全连接

以下是一个使用 MATLAB 实现卷积神经网络和全连接神经网络的简单示例：

卷积神经网络（CNN）：

% 构建卷积层
convLayer = convolution2dLayer(filterSize, numFilters, 'Padding', paddingSize);

% 构建池化层
poolLayer = maxPooling2dLayer(poolSize, 'Stride', strideSize);

% 构建全连接层
fcLayer = fullyConnectedLayer(outputSize);

% 构建分类器
classificationLayer = classificationLayer();

% 创建神经网络
layers = [imageInputLayer(inputSize)
          convLayer
          reluLayer
          poolLayer
          fullyConnectedLayer(hiddenSize)
          reluLayer
          fcLayer
          softmaxLayer
          classificationLayer];

% 指定训练选项
options = trainingOptions('sgdm', 'MaxEpochs', numEpochs, 'MiniBatchSize', miniBatchSize);

% 训练网络
trainedNet = trainNetwork(trainingData, layers, options);

全连接神经网络（FCN）：

% 构建全连接层
fcLayer1 = fullyConnectedLayer(hiddenSize1);
fcLayer2 = fullyConnectedLayer(hiddenSize2);
fcLayer3 = fullyConnectedLayer(outputSize);

% 构建分类器
classificationLayer = classificationLayer();

% 创建神经网络
layers = [imageInputLayer(inputSize)
          fcLayer1
          reluLayer
          fcLayer2
          reluLayer
          fcLayer3
          softmaxLayer
          classificationLayer];

% 指定训练选项
options = trainingOptions('sgdm', 'MaxEpochs', numEpochs, 'MiniBatchSize', miniBatchSize);

% 训练网络
trainedNet = trainNetwork(trainingData, layers, options);

需要注意的是，这只是一个简单的示例。在实际使用中，需要根据具体的问题和数据进行调整。