卷积神经网络matlab代码

由于卷积神经网络的复杂性，需要经过深入的学习和研究才能编写出完整的MATLAB代码。以下是一个简单的卷积神经网络的MATLAB代码示例，仅供参考：

% 定义输入数据
X = randn(28,28,1,100); % 输入图像大小为28x28，深度为1，共有100张图片

% 定义卷积神经网络结构
layers = [
imageInputLayer([28 28 1]) % 输入层
convolution2dLayer(5,20) % 卷积层，使用20个5x5的卷积核
reluLayer % ReLU激活函数层
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) % 最大池化层，使用2x2的池化窗口，步长为2
fullyConnectedLayer(10) % 全连接层，输出10个类别的概率
softmaxLayer % softmax层，将输出转换为概率
classificationLayer % 分类层
];

% 定义训练参数
options = trainingOptions('sgdm', 'MaxEpochs', 20, 'InitialLearnRate', 0.01);

% 训练卷积神经网络
net = trainNetwork(X, Y, layers, options); % Y为标签数据

% 使用训练好的卷积神经网络进行预测
testX = randn(28,28,1,10); % 测试数据
predY = classify(net, testX); % 预测结果

% 计算预测准确率
acc = sum(predY == trueY) / numel(trueY); % trueY为真实标签数据