卷积神经网络在MATLAB中的实现

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习中一种非常重要的神经网络模型，尤其适合图像识别、语音识别等任务，本文将介绍如何使用MATLAB实现卷积神经网络，以手写数字识别任务为例进行演示。

一、数据集准备

在进行卷积神经网络的实现之前，首先需要准备训练数据和测试数据，使用MNIST手写数字数据集，其中包含了60000个28x28的训练图像和10000个测试图像，可以通过以下代码加载数据：

[trainImages, trainLabels] = mnistRead('train-images.idx3-ubyte', 'train-labels.idx1-ubyte');
[testImages, testLabels] = mnistRead('t10k-images.idx3-ubyte', 't10k-labels.idx1-ubyte');

function [images, labels] = mnistRead(imagesFile, labelsFile)

% 读取图像文件
fImages = fopen(imagesFile, 'rb');