回顾2019年

邮寄人约翰娜·平格尔,2019年12月20日

15个视图（过去30天）| 0喜欢| 0评论

节日快乐，新年快乐！一年中的这个时候，我喜欢回顾并记住我们在一年中完成的事情。我将重述今年深度学习博客的主要主题，并询问您希望在2020年看到什么。

对我的风格转换大喊一声博文.

主题1：客博主

客座博客是我最喜欢的，因为我喜欢阅读其他人在深度学习中所做的事情和写作。

马奎斯今年写了两篇关于深度学习的文章，一篇是关于图像增强的，一篇是关于场景分类的。他的代码很容易理解，可以在文件交换中使用。我真的很喜欢与Oge合作，因为他对深度学习的深入了解，他对细节的关注，以及他教育和授权观众的愿望。如果你还没有读过的话y阅读它们，查看以下博客帖子：
- 场景分类
- 图像增强
雅各布·凯瑟发表了一篇论文吗在这里，然后提出写一篇博文，让我们深入了解他的研究医学影像学的深度学习. 关于医学图像的分类，Jakob为我们提供了实用的深入学习代码，并在MATLAB中处理非常大的图像。
巴拉斯·纳拉亚南他写了关于他的工作疟疾检测他的工作很有趣，他喜欢MATLAB，我欢迎在新的一年里再次与Barath合作！（提示）。

这些人都在做真正的深度学习研究，这是我继续研究新的深度学习技术和趋势的动力。我真的希望客座博客的趋势在2020年继续下去。如果你想成为这个博客的主角，你可以随时与我联系。

有很多机会学习深入学习的技巧和窍门：

来自Maria关于特征可视化的帖子。

“深度学习的新功能”帖子仍然是粉丝们的最爱，随着MATLAB R2020a即将发布，这一趋势将在2020年持续下去。亮点包括：

R2019a示例和R2019b示例：这些例子不仅很好，还突出了深度学习的应用：音频、无线、强化学习。这似乎是编译新示例并保持产品中新内容状态的一种好方法。明年我将继续这样做！

现在，我想问大家：2019年你喜欢什么？你想多看或少看些什么？我们2020年的计划还没有确定，所以仍然有足够的时间进行修改和增加感兴趣的话题。

对于我来说，假期过后，我会再次兴奋和充满活力地发布新的深度学习内容。这包括：简短而简单的文章，包括代码、视频和操作指南，以及高级概念，包括来自深度学习开发人员的见解。

最后，你已经完成了这篇文章的结尾，所以我有“礼物”给你！除了博客之外，我们全年都在为MATLAB和未来的MATLAB用户创建内容。

->强化学习电子书：为了交换您的电子邮件地址，这里有三本电子书，重点介绍RL概念以及如何将其融入您的工作中。我们将强化学习视为一种趋势，并将在2020年继续下去，所以最好现在就开始学习基础知识！
->新的机器学习入门.以有趣、易懂和互动的方式学习机器学习的关键概念。除了深度学习入门，机器学习入门平台是一个免费工具，可以帮助您熟悉基础知识，然后让您进入世界，准备学习更多知识。
->数据科学事物：希瑟·戈尔(@希瑟戈尔)今年已经制作了大量优秀的数据科学内容。这包括我们网站上的一系列完整的视频在这里，及Coursera课程.我希望明年有更多的机会和她一起工作！