matlab注释以下代码Images = loadMNISTImages('./MNIST/t10k-images.idx3-ubyte'); Images = reshape(Images, 28, 28, []); Labels = loadMNISTLabels('./MNIST/t10k-labels.idx1-ubyte'); Labels(Labels == 0) = 10; % 0 --> 10 rng(1); % Learning % W1 = 1e-2*randn([9 9 20]); W5 = (2*rand(100, 2000) - 1) * sqrt(6) / sqrt(360 + 2000); Wo = (2*rand( 10, 100) - 1) * sqrt(6) / sqrt( 10 + 100); X = Images(:, :, 1:8000); D = Labels(1:8000); for epoch = 1:3 epoch [W1, W5, Wo] = MnistConv(W1, W5, Wo, X, D); end save('MnistConv.mat'); % Test % X = Images(:, :, 8001:10000); D = Labels(8001:10000); acc = 0; N = length(D); for k = 1:N x = X(:, :, k); % Input, 28x28 y1 = Conv(x, W1); % Convolution, 20x20x20 y2 = ReLU(y1); % y3 = Pool(y2); % Pool, 10x10x20 y4 = reshape(y3, [], 1); % 2000 v5 = W5*y4; % ReLU, 360 y5 = ReLU(v5); % v = Wo*y5; % Softmax, 10 y = Softmax(v); % [~, i] = max(y); if i == D(k) acc = acc + 1; end end acc = acc / N; fprintf('Accuracy is %f\n', acc);

这段代码是一个简单的卷积神经网络模型，用于对 MNIST 数据集进行手写数字识别。

首先使用 `loadMNISTImages` 函数加载 MNIST 数据集中的图像数据，并将其转换为 28x28 的矩阵。然后使用 `loadMNISTLabels` 函数加载标签数据，并将标签中的 0 替换为 10。接着使用随机数生成器 `rng` 设定随机数种子，以确保每次运行结果相同。

网络模型的权重参数 W1、W5 和 Wo 分别用随机数初始化。其中，W1 是一个 9x9x20 的卷积核，W5 是一个 100x2000 的全连接层权重，Wo 是一个 10x100 的全连接层权重。

接下来使用前 8000 个图像数据进行训练，训练过程中调用 `MnistConv` 函数更新权重参数 W1、W5 和 Wo。

最后使用剩余的 2000 个图像数据进行测试，计算模型的准确率并输出。

注释中的代码解释已经比较详细，这里简单总结一下：

1. 加载 MNIST 数据集中的图像数据和标签数据；
2. 初始化网络模型的权重参数；
3. 使用前 8000 个图像数据进行训练，训练过程中调用 `MnistConv` 函数更新权重参数；
4. 使用剩余 2000 个图像数据进行测试，计算模型的准确率并输出。