射出的指令是必须的，射出的指令是网络摄像头的，射出的指令是红色的神经元。

摄像头=网络摄像头;连接到相机Net = alexnet;加载神经网络

是必要的，是互补的网络摄像头yalexnet， cada función mostrará un mensaje con un enlace para ayudarle a descargar los互补免费con Add-On Explorer。También puede consultar深度学习工具箱模型用于AlexNet网络yMATLAB金宝appUSB网络摄像头支持包．

Una vez que haya安装深度学习工具箱™模型用于AlexNet网络， podrá utilitzarlo para classifier imágenes。AlexNet es una red neuronal convolucional (CNN) preentrenada que se ha entrenado con más de un millón de imágenes y puede clasificarlas en 1000 categorías de客体(como teclado, ratón, taza de café， lápiz y muchos animales)。

发射信号código对星分类imágenes实时实时。Apunte la网络摄像头hacia un objto, y la red neuronal detectará qué clase de objto cree que está mostrando la网络摄像头。Continuará classiificando imágenes有位总统Ctrl+C．El código cambia El tamaño de la imagen para la red conimresize．

而True im =快照(相机);%拍张照片图像(im);%显示图片Im = imresize(Im，[227 227]);为alexnet调整图片大小标签=分类(net,im);图片分类标题(char(标签));显示类标签drawnow结束

在这里，红色的分类正确的地方café。实验对象与实验对象之间的关系precisión红色。

Para ver un vídeo de este ejemplo, consulte深度学习的11行MATLAB代码．

Para a aprender a amplieestejemplemestaptuaciones de probabilidad de las class, consulte分类imágenes de una网络摄像头中间深度学习．

深度学习的知识，podrá我们的知识和知识。新问题clasificación在意象中间转移的数据中在思想转移的数据中extracción de características。Para ver ejemploys, consulte使用迁移学习更快地开始深度学习y使用从预训练网络中提取的特征的训练分类器．咨询委员会前突深神经红．