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在MATLAB中實現神經網絡與深度學習可以使用深度學習工具箱（Deep Learning Toolbox），這個工具箱提供了豐富的函數和工具，可以方便地構建、訓練和部署神經網絡模型。
以下是一個簡單的例子，展示如何在MATLAB中使用深度學習工具箱構建一個簡單的全連接神經網絡模型，并進行訓練和測試：
% 創建一個簡單的全連接神經網絡模型
net = feedforwardnet(10); % 創建一個有10個隱藏層神經元的全連接神經網絡
net = train(net, X_train, y_train); % 使用訓練數據X_train和y_train進行訓練
% 使用訓練好的模型對測試數據進行預測
predictions = net(X_test);
% 計算預測結果的準確率
accuracy = sum(predictions == y_test) / numel(y_test); % 計算預測結果與真實標簽相符的比例
disp(['準確率：',num2str(accuracy)]);
在這個例子中，我們首先使用feedforwardnet函數創建了一個有10個隱藏層神經元的全連接神經網絡模型，然后使用train函數對模型進行訓練。接著，我們使用訓練好的模型對測試數據進行預測，并計算預測結果的準確率。
除了全連接神經網絡，深度學習工具箱還支持其他類型的神經網絡模型，如卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等。你可以根據自己的需求選擇合適的網絡模型，并使用深度學習工具箱提供的函數和工具進行構建、訓練和測試。
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