求深度SCN的matlab代码

深度SCN的matlab代码。求深度SCN的MATLAB代码。
深度随机配置网络的代码！有偿！！！

参考GPT和自己的思路：以下是一个简单的 Matlab 代码示例，用于构建深度随机配置网络：

% 设置网络参数
numLayers = 5;
numNodes = [10, 20, 30, 20, 10];
activationFunctions = ["sigmoid", "relu", "relu", "sigmoid", "sigmoid"];

% 随机初始化网络权重和偏置
weights = cell(numLayers - 1, 1);
biases = cell(numLayers - 1, 1);
for i = 1:numLayers-1
    weights{i} = randn(numNodes(i), numNodes(i+1));
    biases{i} = randn(1, numNodes(i+1));
end

% 定义激活函数
activation = cell(numLayers - 1, 1);
for i = 1:numLayers-1
    if activationFunctions(i) == "sigmoid"
        activation{i} = @(x) 1 ./ (1 + exp(-x));
    elseif activationFunctions(i) == "relu"
        activation{i} = @(x) max(x, 0);
    end
end

% 构建网络
network = @(x) deepNetwork(x, weights, biases, activation);

% 定义前向传播函数
function output = deepNetwork(x, weights, biases, activation)
    numLayers = length(weights) + 1;
    output = x;
    for i = 1:numLayers-1
        z = output * weights{i} + biases{i};
        output = activation{i}(z);
    end
end

在上述代码中，我们首先定义了网络的层数、每层的节点数和激活函数类型，并使用 randn 函数随机初始化了网络的权重和偏置。然后，我们定义了激活函数并使用一个匿名函数将其封装。接着，我们使用一个匿名函数封装了整个网络，并使用 deepNetwork 函数定义了前向传播逻辑。最后，我们可以使用 network 函数对输入进行前向传播。

请注意，这只是一个简单的示例代码，您需要根据自己的应用场景修改和扩展代码以满足您的需求。

基于ChatGPT的回答和自己的思路，以下是一个的深度随机配置网络的 MATLAB 代码：

% 设置网络参数
numInputs = 4; % 输入层节点数
numHidden = 6; % 隐藏层节点数
numOutputs = 3; % 输出层节点数
numLayers = 2; % 层数

% 设置随机数种子以确保结果可重复
rng(0);

% 创建网络对象
net = feedforwardnet(numHidden);

% 配置网络
net.inputs{1}.size = numInputs; % 设置输入层节点数
net.layers{1}.size = numHidden; % 设置隐藏层节点数
net.outputs{numLayers}.size = numOutputs; % 设置输出层节点数
for i = 1:numLayers-1 % 配置中间层
    net.layers{i+1}.size = randi([numInputs,numOutputs]); % 设置节点数随机在输入层节点数和输出层节点数之间
end

% 展示网络结构
view(net);

使用了 MATLAB 自带的 feedforwardnet 函数创建了一个前馈神经网络对象。然后，通过修改 net.inputs{1}.size、net.layers{1}.size 和 net.outputs{numLayers}.size 来设置输入层、隐藏层和输出层的节点数。最后，使用一个循环来配置中间层，将每个中间层的节点数随机设置在输入层节点数和输出层节点数之间。最后，通过 view 函数来展示网络结构。
回答不易，还请采纳！！！

“Devil组”引证GPT后的撰写：


% 深度SCN模型的实现
function [output] = deep_scn(input)

% 配置网络参数
num_layers = 5; % 网络层数
num_filters = 32; % 每层过滤器数
filter_size = 3; % 过滤器大小
pool_size = 2; % 池化大小
stride = 1; % 步幅大小

% 创建深度SCN网络
net = cell(num_layers, 1);
input_size = size(input);
net{1}.weights = randn(filter_size, filter_size, input_size(3), num_filters) * 0.1;
net{1}.bias = zeros(1, num_filters);
net{1}.output_size = input_size(1:2) - filter_size + 1;
for i = 2:num_layers
    net{i}.weights = randn(filter_size, filter_size, num_filters, num_filters) * 0.1;
    net{i}.bias = zeros(1, num_filters);
    net{i}.output_size = net{i-1}.output_size - filter_size + 1;
end

% 前向传播
for i = 1:num_layers
    input_size = size(input);
    output_size = net{i}.output_size;
    output = zeros([output_size, num_filters]);
    for j = 1:num_filters
        for k = 1:input_size(3)
            output(:, :, j) = output(:, :, j) + conv2(input(:, :, k), net{i}.weights(:, :, k, j), 'valid');
        end
        output(:, :, j) = output(:, :, j) + net{i}.bias(j);
    end
    output = sigmoid(output);
    input = output;
    if i < num_layers
        output = max_pool(output, pool_size, stride);
    end
end

end

% sigmoid函数
function [output] = sigmoid(input)
output = 1./(1+exp(-input));
end

% 最大池化函数
function [output] = max_pool(input, pool_size, stride)
output_size = floor((size(input)-pool_size)/stride) + 1;
output = zeros([output_size, size(input, 3)]);
for i = 1:output_size(1)
    for j = 1:output_size(2)
        start_i = (i-1)*stride+1;
        end_i = start_i+pool_size(1)-1;
        start_j = (j-1)*stride+1;
        end_j = start_j+pool_size(2)-1;
        for k = 1:size(input, 3)
            output(i, j, k) = max(max(input(start_i:end_i, start_j:end_j, k)));
        end
    end
end
end

以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
很抱歉，我无法为您提供有偿的代码。但是，我可以解释一下深度SCN的概念和实现思路，这可能对您有所帮助。

深度SCN是一种深度神经网络模型，用于对复杂数据进行建模和分类。它通过将许多简单的神经元组合成更复杂的神经元来实现这一目标。

深度SCN基于随机配置网络（SCN）模型，该模型是一种用于建模不规则结构的网络模型。SCN模型使用优化算法（如遗传算法或模拟退火算法）来生成连接模式和连接权重。

深度SCN模型将一组SCN模型叠加在一起，构成深度神经网络。每个SCN模型处理一层特征，而深度神经网络可以堆叠多个这样的层次，以得到更复杂的特征。

实现深度SCN的MATLAB代码涉及以下步骤：

从数据集中提取特征
将特征传递到SCN中进行训练
重复步骤2，直到得到所需深度

以下是一个基本的SCN的MATLAB代码示例，用于对MNIST数据集中的手写数字进行分类：

% 1. 从数据集中提取特征
load('mnist_train.mat'); % 加载训练数据集
x = double(train_x)'; % 将训练数据转换为double类型矩阵
y = train_y'; % 将标签转换为行向量

% 2. 将特征传递到SCN中进行训练
scn = SCN(size(x,2),10,50); % 创建SCN对象
scn.train(x,y,5000); % 对SCN进行训练

% 3. 重复步骤2，直到得到所需深度
for i = 1:10
    scn.train(scn.features(),y,5000); % 对SCN特征进行训练
end

% 测试结果
load('mnist_test.mat'); % 加载测试数据集
x_test = double(test_x)';
y_test = test_y';

pred = scn.classify(x_test); % 对测试数据进行分类
accuracy = sum(pred == y_test)/length(y_test); % 计算分类准确度
fprintf('Accuracy = %.2f%%\n',accuracy*100);

上面的代码实现了一个只有一个隐藏层的SCN模型，但可以通过循环训练来增加网络的深度。

需要注意的是，SCN模型的训练过程很难收敛，并且通常需要进行大量的试验和调整才能获得良好的性能。因此，编写高效、准确的深度SCN代码需要花费大量的时间和精力。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！