net = trainNetwork(vp_train,vt_train,layers,options);

这段代码是在MATLAB中使用深度学习工具箱进行神经网络训练的代码。其中vp_train和vt_train是输入和输出数据集，layers是神经网络的层数和节点数等配置信息，options是训练选项，包括学习率、最大训练轮数等参数。该函数可以训练各种类型的神经网络，包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。训练完成后，会输出一个训练好的神经网络模型，可以用于后续的预测任务。

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net = trainNetwork(vp_train, vt_train, layers, options);

这段代码是在使用MATLAB的Deep Learning Toolbox中训练神经网络。其中，vp_train和vt_train分别表示训练集的输入和输出。layers是神经网络的层结构，options是训练选项（如学习率、最大迭代次数等）。这行代码的作用是利用训练数据vp_train和vt_train，以给定的网络结构和训练选项，训练出一个神经网络，并将其保存在net变量中。

net = trainNetwork(p_train, t_train, layers, options);

这行代码是用MATLAB中的Deep Learning Toolbox中的trainNetwork函数来训练神经网络模型的。其中，p_train表示输入数据，t_train表示对应的目标输出数据，layers表示神经网络的结构，options表示训练参数，如学习率、迭代次数等。训练完成后，net会是一个已经训练好的神经网络模型。