使用MATLAB进行卷积神经网络（CNN）的编程学习和实现——以手势识别为例进行仿真分析

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉和图像处理任务中广泛应用的深度学习模型。它通过模拟人类视觉系统的工作原理，能够自动从图像中提取特征并进行分类或识别。本文将使用MATLAB编程实现一个简单的CNN模型，并以手势识别为例进行仿真分析。

1. 数据准备
   手势识别任务通常需要大量的标记图像数据用于训练和测试模型。在这里，我们使用一个包含手势图像的数据集。数据集应包含不同手势的图像，并将其分为训练集和测试集。每个图像都应被标记为对应的手势类别。

2. 网络架构设计
   在CNN中，网络的架构由多个层组成，包括卷积层、池化层和全连接层。我们将设计一个简单的CNN模型，由两个卷积层和两个全连接层组成。

% 创建CNN模型
net = patternnet([10 10])