在Matlab中，`newff` 是一个用于构建前馈神经网络的经典函数。它能够帮助我们快速搭建多层感知器模型，适合处理回归和分类问题。不过，随着Matlab版本的更新，一些旧有函数可能会被标记为过时（deprecated）。因此，本文档旨在记录 `newff` 的使用方法，同时探讨其是否已过时。🧐

首先，`newff` 的基本语法如下：

```matlab

net = newff(P,T,hiddenSizes,trainFcn);

```

其中：

- `P` 是输入数据；

- `T` 是目标输出；

- `hiddenSizes` 定义隐藏层的节点数量；

- `trainFcn` 指定训练算法。

尽管 `newff` 功能强大且易于使用，但近年来，Matlab推荐开发者转向更灵活的工具，如 `feedforwardnet` 或基于 `nnet` 的模块化设计。这些新工具提供了更多自定义选项，并与现代深度学习框架更加兼容。因此，虽然 `newff` 并未完全废弃，但在未来项目中，建议优先考虑更新的替代方案。🚀

总之，掌握 `newff` 有助于理解神经网络的基础知识，但在实际应用中，应结合具体需求选择最优工具。💪