CNN matlab可以用吗？源码是什么

是的，你可以使用Matlab来实现卷积神经网络（CNN）。Matlab提供了深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox），其中包含了用于构建和训练CNN模型的函数和工具。

以下是使用Matlab实现CNN的基本步骤：

1. 数据准备：准备训练数据集和测试数据集，包括输入图像和相应的标签。

2. 网络设计：使用Matlab提供的CNN网络设计工具，如`networkDesigner`或`deepNetworkDesigner`，通过添加卷积层、池化层、全连接层等来构建网络结构。

3. 网络训练：使用训练数据集对CNN模型进行训练。可以使用`trainNetwork`函数来设置训练参数、指定损失函数和优化器，并进行模型训练。

4. 模型评估：使用测试数据集对训练好的CNN模型进行评估。可以使用`classify`函数对测试图像进行分类，并计算准确率或其他性能指标。

5. 模型应用：使用训练好的CNN模型对新的图像进行预测或分类。

除了以上的基本步骤，你还可以在Matlab中使用其他函数和工具来进一步优化和改进CNN模型，如数据增强、迁移学习等。

至于源码，由于CNN的实现涉及到网络结构设计、参数配置和训练过程等，因此源码的具体内容会根据你的具体需求和数据集而有所不同。你可以参考Matlab的深度学习工具箱文档和示例来了解更多细节，并根据你的具体任务进行代码编写和实现。