帮助我生成一段用Matlab实现的经典的神经网络的代码，用于实现任意一个你认为有意思的问题

好的，我可以帮您生成一段用Matlab实现的经典的神经网络的代码，实现一个简单的手写数字识别问题。

代码如下：

% 导入手写数字数据集
load digits.mat;

% 数据预处理
x_train = double(data_train) / 255; % 将像素值归一化到[0, 1]
y_train = double(labels_train);
x_test = double(data_test) / 255;
y_test = double(labels_test);

% 设计神经网络模型
hidden_size = 64; % 隐藏层神经元数目
net = patternnet(hidden_size);
net.trainFcn = 'trainscg'; % 使用SCG算法进行训练
net.layers{1}.transferFcn = 'logsig'; % 隐藏层使用sigmoid激活函数
net.layers{2}.transferFcn = 'softmax'; % 输出层使用softmax激活函数

% 训练神经网络模型
net = train(net, x_train', ind2vec(y_train'+1));

% 测试神经网络模型
y_pred = net(x_test');
[~, y_pred] = max(y_pred);
acc = sum(y_pred' == y_test+1) / numel(y_test);
fprintf('测试准确率：%.2f%%\n', acc*100);

这段代码使用了一个具有一个隐藏层的神经网络模型，其中隐藏层使用sigmoid激活函数，输出层使用softmax激活函数。训练数据集使用digits.mat数据集，该数据集包含了0~9十个数字的手写体数据。训练完成后，使用测试集对模型进行测试，并输出测试准确率。