用MATLAB写一个残差神经网络

好的，以下是一个简单的 MATLAB 残差神经网络的代码示例：

% 加载数据
load('data.mat');

% 定义网络结构
inputSize = size(X, 1);
numClasses = size(Y, 1);
layers = [
    imageInputLayer([inputSize 1])
    fullyConnectedLayer(64)
    reluLayer
    residualBlock(64, 128)
    residualBlock(128, 256)
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer
];

% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 20, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'ValidationData', {X_val, Y_val}, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练网络
net = trainNetwork(X_train, Y_train, layers, options);

% 定义残差块函数
function block = residualBlock(numFiltersIn, numFiltersOut)
    block = [
        convolution2dLayer(3, numFiltersIn, 'Padding', 'same')
        batchNormalizationLayer
        reluLayer
        convolution2dLayer(3, numFiltersOut, 'Padding', 'same')
        batchNormalizationLayer
        additionLayer(2)
        reluLayer
    ];
end

这个代码示例定义了一个包含两个残差块的残差神经网络，用于图像分类任务。你可以根据自己的需求修改网络结构和训练选项。