MATLAB分段深度学习
Preparación de datos, diseño, simulación y despliegue para redes neuronales profound
关于MATLAB的独奏líneas de código®，可以使用técnicas深入学习su trabajo，也可以使用diseña algoritmos como si prepa y etiqueta datos o genera código y lo despliega en sistemas embidos。
Con Matlab，ES Posible：
- Crear，Modififar Y Analizar Arquitecturas de Dee Deave学习MedianteApps Y Herramientas deVisualización．
- Preprocesar los Datos Y Automatizar ELvalidación礼仪(ground-truth)datos De imagen, vídeo y音频媒介应用程序。
- Acelerar algoritmos engpu nvidia.®，这些数据的中心点在programación的特定范围内。
- 合作公司，合作公司，合作公司，合作公司Tensorflow，Pytorch.y MxNet。
- 相似的是，我们的家庭结构是dinámicos中位数El Apenizaje Por Refuerzo（加固学习）．
- 请原谅我对你的错误Basados 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
激光雷达verificación的一个系统conducción的雷达自动化。
立命馆大学
entrena redes neuralales accolucionales conimágenesde tc para reducir el Riesgo deExposiciónaLadiación。
Preparación y礼仪的datos de imágenes，系列时间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。
Introduccion
Diseño, enrenamiento y evaluación de modelos
我们将共同完成算法模型的预定义，después，在应用程序深度网络设计器中修改深度学习的模型。将深度学习的模型引入到específicos的问题中，并在此基础上构建红色的完整建筑结构。
utiice técnicas para encontrar los hiperparámetros de red óptimos y Parallel Computing Toolbox™y GPU NVIDIA de alto rendimiento para acelerar estos algoritmos de alta carga computacional。在visualización的MATLAB中使用la herramientas técnicas como Grad-CAM和la sensibilidad a la oclusión para compder mejor su modelo。利用Simuli金宝appnk对cómo进行深度学习模型的评估在系统的基础上。
Probar tecnicas avanzadas
Simulación y generación de datos sintéticos
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®， para incorporated más casos límite。Utilice redes generativas antagónicas (GAN) para crear imágenes simuladas personalizadas。
该系统的算法为estén可分解的数据的传感器的generando datos sintéticos中间的Simulink，一个习惯的利用，在系统的conducción autónoma。金宝app
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。
Probar tecnicas avanzadas
Despliegue de redesenrenadas
你可以在音乐系统中播放音乐，音乐系统中播放音乐，或者在音乐系统中播放音乐。MATLAB soporta la generación automática de código CUDA®Para Una Rednerrenada，AsíComoPara El Preprocesomiento Y El PosPosPosPosPosPosPosPosPosPosPosPosPosPosPosPosAl despliegueespecíficoen las gpu nvidiamás重返者。
Para Obener联合国市长Rendimiento，Puede GendigoCódigoQue AprovecheLibríasMoxoltizAsde Intel®英伟达ARM®Para Crear Models Desplegables Con Una Velocidad de Inglencia de Alto Rendimiento。ParaLavingAciónen Edge，Puede Protipar La Red En Una FPGA Y，Luego，Generar HDL Listo ParaProducciónYSteSpleglloen Cualquier Disativo。
Introduccion
Probar tecnicas avanzadas
Temas De Dee Learning
Procesamiento de senales
Adquiera y AnaliceSeñalesy datos de系列临时。
人工视觉
阿奎拉，处理方法imágenes y vídeos。
加强学习
Defina，entrene Y DesplieguePolíticasde加强学习。
Cómo
深度学习斜坡弯道
Inícieseenlastécnicasde deep学习Con Este Tutorial Gratuito YPráctico。
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