EIN卷积神经网络（Faltendes Neuralales Netz，CNN Oder Convnet）IST Eine NetzarchitekturFür深度学习，她的名字是Daten lert，她的名字不是für她的名字是manuelle Merkmalsextraktion entfällt。
CNNS SINDBENANDERSHILFREICHFÜRDASUFÜRDASUFFINDENVON MURERN在Bildern，Zur Erkennung von Objekten，Gesichtern und Szenen。SieKönnenZudemFürieklassifikationvon nicht-bilddaten wie audio-，zeitreihen- oder signaldatenäußerstfektivsein。
Anwendungen,死Objekterkennung和计算机视觉Erfordern - etwa fürSelbstfahrende fahrzeuge.und die gesichtserkennung - ，Sind在Hohemmaßeyffcnnsangewiesen。
CNNs的缩写für深度学习lässt sich auf drei wesentliche Faktoren zurückführen:
- 贝姆·埃塞尔·CNN entfällt不信für manuelle Merkmalsextraktion - Merkmale werden直接向CNN服务。
- cnn gewährleisten äußerst präzise erkennungresultate。
- CNNS Lassen SichFürerkennungsaufgaben neu trainierenunderermöglichen如此DieAnknüpfung是耶稣顿Netze。
cnn bieten eine optimale Architektur für在Bild- and zeitrehdaten的Erkennen和Erlernen wesentlicher Merkmale。cnn sind eine Schlüsseltechnologie in Anwendungen wie:
- Medizinische Bildgebung：CNNSKönnenBilder在Tausenden Von Pathologieberichten Visuell AUF Das Fehlen Oder Vorhandensein von KrebszellenÜberprüfen。
- Verarbeitung冯Audiodaten: Schlüsselwörter können in einem beliebigen Gerät mit einem Mikrofon zur Erkennung eines gesprochenes Wortes oder einer Phrase genutzt werden (Hey Siri! ')。cnn können Schlüsselwörter präzise不知情的说法- unabhängig安格邦。
- Erkennung冯Stoppschildern:美国有线电视新闻网法国自动化中心für die präzise德国邮政总局和奥地利邮政总局之间的联系。
- Generierung synthetischer Daten:弥漫的von.生成对抗网络(GANs)lassen sich neue Bilder zur Verwendung in Deep Learning-Anwendungen generieren, anderem für die Gesichtserkennung and das automatisierte Fahren。
Weitere Informationen
卷积神经网络kann Dutzende oder sogar Hunderte von Schichten aufweisen。Erkennung unterschiedlicher Bildmerkmale是Erkennung的名字。过滤它的基础Auflösungen werden auf jedes训练图片和死亡Ausgabe eeden Faltungsbilds和Eingabe für死nächste Schicht genutzt。滤镜können默克梅尔是一个伟大的人，他是一个伟大的人，他是一个伟大的人Komplexität默克梅尔是一个伟大的人，他是一个伟大的人。
Erlernen von Merkmalen, Schichten and Klassifikation
cnn的朋友们，我们的朋友们，我们的朋友们，我们的朋友们，我们的朋友们。
这是führen Vorgänge aus，模具模具的主要产品是男性改性产品。Zu den gängigsten Schichten zählen: Faltung, Aktivierung, ReLU和Pooling。
- 贝德褶积在德国，珠宝是在德国生产的。
- 风景明信片整流线性单元（Relu）在腹部和腹部的训练。阴性则无效，阳性则无效。死亡怪异的mitunter alsAktivierung在此之前，我们将把它写在网上nächste Schicht übergeben werden。
- 汇集在Ausgabe, Anzahl，和Netz和erlenden的参数线下采样还原线。
DieseVorgängeWerdenüberdutzendeoder Hunderte von Schichten Wiederholt，Wibei Jede Schicht Lernt，Unterschiedliche Merkmale Zu Identifizieren。
Beispiel eines是在faltung schichten。过滤它的基础Auflösungen werden auf jedes训练图片和死亡Ausgabe eeden Faltungsbildes电线Eingabe für死nächste Schicht genutzt。
认同和偏见
Ein CNN verfügt, ebenso wie jedes herkömmlicheneuronale Netz， über Neuronen mit Gewichtungen and Bias-Werten Das Modell lert diese Werte während des trainingsvangs and aktualisiert sie forlaulaumit jedem neuen Trainingsbeispiel。我是cnn的一名读者，我的名字是Gewichtungen and Bias-Werte allerdings für alle verborgenen Neuronen in einer jicht identisch。
Das Bedeutet，Alle Verborgenen Neuronen Erkennen Das Gleiche Merkmal在Unterschiedlichen Bildregionen，Etwa Eine Kante Oder Einen Tropfen。Dadurch EntstehtNetztoleranzFürieÜbersetzungvon Bildobjekten。Ein Netz，Das Zum Beispiel Darauf Trainiert Wurde，Pkws Zu Erkennen，Erkennt Jeden Einzelnen PKW在伊宁贝尔啤酒厂。
Klassifikationsschichten
Nach Dem Erlernen der Merkmale在Zahlreichen Schichten Geht Din CNN-Architektur Zur Klassifikationüber。
我们的预测是vollständig angeschlossene Schicht，我们的预测是K维度的，我们的预测是K维度的，我们的预测是K维度的。Dieser Vektor enthält die Klassenwahrscheinlichkeiten für jedes zu klassifizierende Bild。
die letzte schicht der cnn-architektur verwendet eine klassifikationsschicht wie softmaxfürieklassifikationsausgabe。
弥漫的von.MATLAB®和der深度学习工具箱™KönnensieCNNS Entwerfen，Trainieren und Bereitstellen。
MATLAB enthält在深度学习社区的基础上建立的模型，在它的基础上建立和识别Merkmalen的模型können。本文介绍了迁移学习的方法。您ermöglicht为深度学习的阁下留下了遗赠vollständige Neuentwicklung。GoogLeNet, AlexNet和Inception machen sich bewährte, von Experten erstellte Architekturen zunutze和dienen als Ausgangspunkt für die Erschließung des Deep Learning。
Netzen的Entwerfen和Trainieren
深度网络设计师können您可以使用完整的原始模型。
Deep Network Designer-App für die interaktive Erstellung, Visualisierung and Bearbeitung von Deep Learning-Netzen。
您可以在können的应用程序和图表中直接查询，查询的真实性和有效性überwachen。
Verwendung vortrainierter模型für迁移学习
我想要戒掉它转移学习这是在他们的生活中开始的训练。您的电话号码是Rechenkapazität。迁移学习是一个很重要的问题它是由一个问题所决定的Lösung是一个问题。您从一开始就很想去那里，然后再去那里。转移学习的帽子在漩涡中，在漩涡中有它的名字。我想我已经做了一个简短的演讲ähnlicher在奥夫加本和温登。您können zum Beispiel in Netz，是百万富翁的后裔，für Klassifikation neuer Objekte trainieren and benötigen dafür lediglich einige Hundert Bilder。
麻省理工学院Hardwarebeschleunigung Grafikkarten
Das Trainieren Eines卷积神经网络Erfordert Hunderte，Tausende Oater致百年von Bildern。Bei der Arbeit MitGroßendenenvolumenund KomplexenNetzarchitekturenKönnenGrafikkartendierfürerforderlicheVerarbeItungszeitMaßgeBlichBeschleunigen。
英伟达®-Grafikkarten beschleunigen rechenintensive Aufgaben wie深度学习。
Weitere Informationen
谢谢你的支持
Objekterkennung
在Bildern和视频中，Lokalisierung和Klassifikation的目标。死计算机视觉工具箱™Bietet训练框架Fürietellungvon auf深度学习Basierenden objektdetektoren Mithilfe von Yolo und r-cnn。
Objekterkennung Mithilfe von深度学习
Dieses Beispiel veranschauicht das Trainieren eines对象检测器mithilfe的深度学习和R-CNN(区域卷积神经网络)。
Erkennung vonschlüsselwörtern.
Die Erkennung vonSchlüsselwörternist ein beispielfür在文本中死亡umwandlung von sprache。Erkannt Werden BestimmteSchlüsselwörteroder Phrasen，Die Als DirektiveDienenKönnen。Das Aufwecken vonGerätenaus dem待机oder daseeinschalten von licht sindgängigebeispiele。
Erkennung von Schlüsselwörtern mithilfe von深度学习
Dieses Beispiel Verdeutlicht den einsatz von Matlab在SprachunterstützenderTechnologie Zur Indicifizierung under Erkennung von Sprachbefehlen在Audiodaten。
Semantische Semmentierung
cnn werden我是语义分段的作者，我的个人身份是Bildpixel verwendet，我的名字是zugehörigen Klassenbeschriftung versehen werden。应用程序中的语义分割für automatisiertes Fahren, industrielle Inspektion, Geländeklassifikation和medizinische Bildgebung zum Einsatz kommen。Convolutional Neural Networks bilden die grunlage für den Aufbau eines semantics segmenterungsnetzes。
在MATLAB中，Dieses Beispiel veranschaulicht die Verwendung für den Aufbau eines semantischen segmenterungsnetzes, in dem Bildpixel mit einer zugehörigen Klassenbeschriftung versehen werden。
Matlab Bietet Tools und Funktionen rund um das thema深入学习。Verwenden Sie CNNS Zur Erweitorung Ihrer工作流量在Den Bereichen Simpersverarbeitung，Computer Vision，KommunikationStechnik undar。
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