layers = [ imageInputLayer([128 128 1]) convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same') reluLayer convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same') reluLayer convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same') reluLayer convolution2dLayer(3, 1, 'Padding', 'same') regressionLayer];解释这段代码

这段代码定义了一个卷积神经网络的层次结构，用于去除图像中的噪声。具体来说，该神经网络包括以下层：

- `imageInputLayer([128 128 1])`：输入图像层，指定输入图像的大小为[128,128,1]，其中1表示输入图像是灰度图像。
- `convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')`：卷积层，使用3x3大小的卷积核对输入图像进行卷积操作，生成64个卷积特征图。'Padding', 'same'指定在卷积操作之前使用零填充对输入图像进行填充，以保持输出特征图与输入图像的大小相同。
- `reluLayer`：整流线性单元层，对卷积层的输出特征图进行非线性变换，增强其非线性表示能力。
- `convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')`：再次使用卷积层，生成64个卷积特征图。
- `reluLayer`：再次使用整流线性单元层，对卷积层的输出特征图进行非线性变换。
- `convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')`：再次使用卷积层，生成64个卷积特征图。
- `reluLayer`：再次使用整流线性单元层，对卷积层的输出特征图进行非线性变换。
- `convolution2dLayer(3, 1, 'Padding', 'same')`：最后一个卷积层，使用3x3大小的卷积核对输入图像进行卷积操作，生成1个卷积特征图。这一层的输出表示预测的图像结果。
- `regressionLayer`：回归层，该层将神经网络的输出映射到标签数据并计算损失函数，以进行训练。

这个神经网络结构可以用于去除图像中的噪声，其中包含了多个卷积层和整流线性单元层，可以有效地提取图像中的特征信息，并将其映射到目标图像中。