很多初入深度学习的学生都会遇到各种环境配置问题，环境搭建不好模型就跑不了，所以这是限制新手的一大难点，MATLAB具有成熟的运行环境，无需配置，这点对于想跑通一个深度学习模型的新手是非常有利的。所以，本教程手把手教你使用MATLAB中的深度学习框架，完成遥感影像分类的具体操作步骤。本教程给出完整的代码、操作手擦、原始训练及测试样本，旨在最大限度的简化操作步骤，让深度学习零基础的学生也可以轻松跑通深度学习代码，增加自信心和学习兴趣，为遥感影像分类提供一个可借鉴的新型的方法。

医学影像中的机器学习--U-Net 是用于生物图像分割的卷积神经网络（CNN）。 为了保留更精细的特征图，使用了跳过连接来补充更深层中的数据。 在这项工作中，将相同的体系结构用于MRI脑部扫描，以预测一种给予另一种的方式。 这是通过将以两种不同方式扫描的原始MRI体数据切成可在网络上进行训练的2D图像来完成的。 该网络是使用 （用于CNN的MATLAB工具箱）实现的。