在matlab2018b中，给一个基础的深度学习代码

以下是一个简单的基于 MATLAB 2018b 的深度学习代码，用于训练一个简单的前馈神经网络来进行二分类任务：

% 加载数据
load simpleclass_dataset
x = simpleclassInputs;
t = simpleclassTargets;

% 创建神经网络模型
net = feedforwardnet([10 5]);

% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.lr = 0.01;

% 训练神经网络
net = train(net,x,t);

% 测试神经网络
y = net(x);

% 显示分类结果
plotroc(t,y);

在这个例子中，我们首先加载了一个简单的二分类数据集。然后，我们创建了一个具有 10 个隐藏层节点和 5 个输出层节点的前馈神经网络。我们设置了神经网络训练的参数，例如训练次数和学习率。接着，我们使用 `train` 函数训练神经网络。最后，我们使用 `plotroc` 函数绘制 ROC 曲线来展示网络的分类结果。

请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据你的需求和数据集来调整网络结构和训练参数。

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matlab 2018b

MATLAB R2018b是MathWorks公司推出的一个版本，它是MATLAB软件的最新更新之一，发布于2018年。这个版本包含了多项增强功能和技术改进，例如：

1. **深度学习工具箱**得到了加强，包括对TensorFlow和CNTK的支持，方便用户在MATLAB环境中进行深度学习模型的训练和部署。

2. **图像处理和计算机视觉**功能有所提升，比如新的图像分割和识别算法，以及更高效的图像处理工具。

3. **Python集成**更加完善，使得用户可以直接在MATLAB中运行Python代码和利用Python库。

4. **自动微分**能力得到优化，提高了计算效率对于需要求导的应用场景。

5. **性能改进**，整体运行速度更快，内存管理和并行计算方面也有显著提升。

6. **图形用户界面**（GUI）设计和交互体验进行了更新，使界面更加直观和易用。

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深度学习matlab2018b怎么输入层函数

在 MATLAB 2018b 中，你可以使用 `patternnet` 函数创建一个具有指定数量输入层节点的神经网络。你需要指定输入层节点数量和激活函数类型作为函数参数。

例如，以下代码将创建一个具有 10 个输入层节点的模式识别神经网络，并使用 sigmoid 函数作为激活函数：

net = patternnet(10,'sigmoid');

你可以将你的输入数据作为网络的输入来训练和测试它。下面是一个简单的示例：

% 创建模式识别神经网络
net = patternnet(10,'sigmoid');

% 加载训练数据
load iris_dataset
x = irisInputs;
t = irisTargets;

% 训练神经网络
net = train(net,x,t);

% 测试神经网络
y = net(x);

在这个例子中，我们使用了 iris 数据集来训练和测试我们的神经网络。`irisInputs` 变量包含了 iris 数据集的输入数据，`irisTargets` 变量包含了相应的目标数据。我们训练网络并使用 `y = net(x)` 来计算模型对输入数据的预测。