本文介绍了如何使用MATLAB的深度学习工具箱实现深度学习分类预测，特别是图像分类。通过构建和训练一个包含卷积层、ReLU激活函数的CNN模型，对数据进行训练和预测。读者可以以此为起点，进一步探索和应用深度学习技术。
深度学习在计算机视觉和模式识别领域取得了显著的成功。它已被广泛应用于图像分类、目标检测和语音识别等任务中。在本文中，我们将介绍如何使用 MATLAB 实现深度学习分类预测，并提供相应的源代码。
首先，我们需要安装并配置 MATLAB 的深度学习工具箱。该工具箱提供了用于构建和训练深度学习模型的函数和工具。确保你已经安装了适当的 MATLAB 版本，并在 MATLAB 命令窗口中输入以下命令来安装深度学习工具箱：
% 安装深度学习工具箱
matlabAddons install deep-learning-toolbox
安装完成后，我们可以开始编写代码来实现深度学习分类预测。以下是一个简单的示例，演示如何使用卷积神经网络（CNN）对图像进行分类。
% 导入数据
data = imageDatastore(
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