matlab para深入学习
Predingacióndeatos，diseño，simulaciónydespliegue para redes neuralones profundas
Con Tan Solo UnasPocasLíneasdeCódigode Matlab®，Puedeaplicartécnicasde深深学习A Su Trabajo，Tanto Sidiseñaalloritmos como si prestifia ytiqueta datos o generacódigoylo despliega en sistemas embebidos。
Con Matlab，ES Posible：
- Crear，Modififar Y Analizar Arquitecturas de Dee Deave学习MedianteApps Y Herramientas deVisualización。
- Preprocesar los Datos Y Automatizar ELEtiriquetado deValidación（地面真理）de datos de imagen，Vídeoy音频Mediante应用程序。
- Acelerar algoritmos engpu nvidia.®，La Nube Y Recursos de Centros de Datos Sin Necesidad deProgramaciónfeamializada。
- Colaborar Con Colegas Utilitando Marcos ComoTensorflow，Pytorch.y mxnet。
- Simular y entrenar el Comportamiento de sistemasdinámicosmedianteEl Apenizaje Por Refuerzo（加固学习）。
- Wenerar Datos de Entrenamiento Y PrufebasBasados en simulaciona partir de modelos de sistemasfísicosde matlab y si金宝appmulink®。
veacómootras personasulatan matlab para深度学习
壳
Utiliza lasegmentaciónsemánticapara el recocimiento del terreno en Datos satelitales hiperespectrales。
自动化
Etiqueta Lidar Para LaVerificacióndeMissemadeConducciónAutomatizadoBasado en Radar。
德莱美泉大学
entrena redes neuralales accolucionales conimágenesde tc para reducir el Riesgo deExposiciónaLadiación。
准备yiquetado de datos deimágenes，系列时间数Y Texto.
MATLAB减少重要的时间必要的前处理的礼仪的contjuntos de datos con应用específicas del dominio para datos de audio, vídeo, imágenes y texto。Sincronice系列的时间不一致，重新取代los valores atípicos por valores插值，enfoque的imágenes和滤镜的señales con ruido。使用交互应用程序的礼仪，recortar e identificar características重要的，它的算法结合了自动化的流程的礼仪。
Diseño，entrenamiento yevaluacióndemodelos
COMICE CONENTO Complodo de Algoritmos Y Modelos Predefinidos Y，Después，Cree Y Modifique Los ModelOS De Deep Learning Con La App Deep网络设计师。Incorpore ModelOS De Dee Leach学习Para问题Específicosdel Dominio Sin Tener Que Crear Arquitecturas de Red Complejas Desde Cero。
利用TécnicasPara Encontrar LosHiperparámetrosde红色ópuosy并行计算工具箱™y gpu nvidia de alto rendimiento para acelerar estos algoritmos de Alta Carga Computacion。利用Las Herramientas deVisualizacióndeMatlabYTécnicasComoGrad-Cam Y La Sensibilidad A LaOclusión帕拉·梅杰尔苏Modelo。
Simulaciónyyaceracióndeatossintéticos
Los Datos Son Cruciales Para Crear Modelos Precisos，Y Matlab PuedeGenerarMásDuadosCuando No Se Disoone De Sufiquees Escenarios Adecuados。Por Ejeallo，UtiliceimágenesSintéticasDeotelesde Juegos，Como Unreal Engine®，Paraintormarmáscasoslímite。利用红外rentativasantagónicas（gan）para crearimágenessimuladas personalizas。
Pruebe Los Algoritmos Antes de queesténundonibles los datos de los sensores generando datossintéticosmediante simul金宝appink，Un Enfoque Habitualmente Utilizado en Sistemas deConducciónAutónoma。
IntegraciónConMarcos Basados en Python
没有Es Eley Elegir Delegatoria entre Marcos Basados en Matlab OdeCódigoabierto。MATLAB渗透码头A LASúltimasInvestigaciones Desde Cualquier Lugar Utilizodo Las Funcionaldades deIndopacióndeNnx，YTambiénPuedeMertizarUnaLibríadeMockosEnedefinidos，包含的NASnet，Screezenet，Incepion-V3 Y Resnet-101，ParaEmpezarRápidomente。La Posibilidad de Llamar A Python Desde Matlab Y A Matlab Desde Python Permite ColaborarFácilmenteConColegas Que UterizanCódigoAbierto。
ProbartécnicasAvanzadas.
despliegue de redes entrenadas
Despliegue su mocko entrenado en sistemas embebidos，Sistemas empresariales o la Nube。Matlab Soporta LaWeneraciónAimailáticadeCódigoCUDA®Para Una Rednerrenada，AsíComoPara El Preprocesamiento Y ElPosPosPosPosPosPosPosPosAtapeSepplySealíficamenteaficamentea lasúltimasgpu nvidia，包括jetson xavier y nano。
Cuando El Rendimiento es Express，PuedePerentarCódigoQue Saque Partido delibreríasoptimemizadas de Intel®（MKL-DNN），NVIDIA（张力，CUDNN）Y ARM®（ARM Compute库）Para Crear Models Desplegables Con Una Velocidad de Inglencia de Alto Rendimiento。
Temas De Dee Learning
procesamiento deseñales.
Adquiera y AnaliceSeñalesy datos de系列临时。
Visión人工
Adquiera，Procese Y Analiceimágenesyvídeos。
加强学习
Defina，entrene Y DesplieguePolíticasde加强学习。
Cómoempezar con rapidez
深度学习ondramp.
Inícieseenlastécnicasde deep学习Con Este Tutorial Gratuito YPráctico。
探索LOS RecuSOSOS Para Iniciarse
VEA UNADemostración，探索Ejemertos Interactivos Y Acceda A教程Gratuitos。
Consiga Una Prueba Gratuita
TreintadíasdeExploraciónAUuncance。
探索深度学习工具箱
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赫布·统一en extone en深入学习。
