红色神经元convolucionales

必须有一把军刀

红色神经旋回(CNN o ConvNet)是一种红色的建筑结构深度学习我们必须在características手册的指导下进行。

他特别提到了útiles与顾客交谈，imágenes与顾客交谈。También resultan eficaces para clasificar datos sin imágenes, tales como datos de audio, series temporales y señales。

只要你愿意就行reconocimiento de objetosy人工视觉在美国，故事是不可缺少的vehiculos autonomos是否适合面部，取决于CNN的媒体。

Por qué son útiles las CNN

CNN的研究人员认为深度学习是非常重要的因素。美国有线电视新闻网:

有必要制定额外手册。
总合的总合，总合的总合。
如果你想要重新约定，你就必须承认以前的存在。

CNN为我们提供了一个关于建筑的网站óptima para descubrir y aprender características principales en imágenes y datos de temporales。CNN儿子una tecnología cleave en applications ones tales como:

画像》: CNN pueden examinar de inform patológicos para detectar visualmente la presencia o ausencia de células cancerosas en las imágenes。
Procesamiento de音频: la detección de palabas clave se puede utilizar en cualquier dispositivo con un micrófono para detectar cuándo se proncia una palabra o frase determinada(“Oye Siri”)。CNN news news CNN news news CNN news news CNN news news news CNN news news news news
Detección de señales de stop: la conducción autónoma se basa en CNN para detectar con precisión la presencia de una señal其他对这些决定的反对和结果一致。
Generación de datos sintéticos:我们使用redes generativas antagónicas (GAN)，我们可以创造新事物imágenes，我们可以应用深入的知识，故事可以和解，我们可以conducción autónoma。

Mas给

Creación de una red de deep learning simple para realization la clasificación

旋回神经元的肠肽，见regresión——比如
Detección de objetos con深度学习——比如
深度学习的探测器vehículos——比如
Entrenamiento de una red generation antagónica——比如

Cómo funcionan拉斯CNN

一个红色的神经旋回可以在十年前把一个不同的探测器放在características的图像上。如果你想要一个清晰的图像，那么你想要一个清晰的图像，那么你想要一个清晰的图像，那么你想要一个清晰的图像。你可以把故事写在características很多简单的故事里，你可以把故事写在más全集里，你可以把故事写在características里，你可以把故事写在única里。

Aprendizaje de características, capas y clasificación

我们可以看到其他的神经细胞，我们可以在CNN está的网站上看到我们的眼睛，我们可以看到我们的眼睛。

我们应该认识到我们的行动和我们的目标是características específicas的。Las 3 capas más frecuentes儿子:convolución, activación o ReLU, y pool。

Convolucion:一些las imágenes de entrada a UN conjunto de convolucionales, cada uno los cuales activa ciertas características de las imágenes。
Unidad linear rectificada (ReLU):请允许我们向你的朋友más rápido和你的朋友们表示我们的否定和肯定。También se lo denominaactivacion，你可以把自己的名字写在características activadas上。
池:简化一个salida al disminuir la tasa de muestreo no直系的，还原así el número de parámetros这是必须的。

所有的操作都是在十年前完成的，所有的操作都是相同的，不同的características。

请给我来点红色的。如果你想要一个清晰的图像，那么你想要一个清晰的图像，那么你想要一个清晰的图像，那么你想要一个清晰的图像。

我和朋友们在一起

我知道你的名字红色的神经元传统的，这是CNN的传统。我们的模式是这样的，我们可以继续我们的工作，我们也可以继续我们的工作。这是罪恶的，在CNN的网站上，你可以用你的比索和你的儿子一起看电视。

值得注意的是，我们的眼睛神经细胞可以在característica上发现这个misma，可以在图像的不同区域发现一个边界。我必须用红色来表达我的想法。请大家注意，我们可以在这里搜索automóviles podrá，我们可以在这里搜索automóvil。

卡帕de clasificacion

Después de aprender las características en varias capas, la arquitectura de CNN pasa la clasificación。

penúltima capa está总的比例是一个K维的向量，然后是número这个类别será前面的。向量连续的概率与这个分类类似。

在CNN的建筑设计中，我们使用了clasificación, como softmax，对应的是clasificación。

Diseño y entrenamiento de CNN con MATLAB

MATLAB^®反对深度学习工具箱™permitediseñar, entrenar y desplegar CNN。

MATLAB可以帮助我们建立一个新的模型可以帮助我们建立一个新的深度学习模型可以帮助我们建立一个新的模型características可以帮助我们建立新的模型。我们可以通过método来学习，我们可以通过práctica来应用深度学习。Modelos的故事可以在GoogLeNet上看到，AlexNet的Inception最近在探索深度学习方面做了一些探索，并在建筑设计方面做了一些研究。

Diseño y entrenamito de redes

深度网络设计人员允许您使用最重要的网络设计模型和新的网络设计模型。

应用深度网络设计器，可视化编辑深度学习互动。

También puede entrenar redes directamente en la app y entrenamento gráficas de métricas de precisión, pérdida y validación。

我们要先看一下，然后再看一下

我是将军，这是我们的首要任务transferencia del aprendizaje在这里我们可以看到más rápido y fácil在这里我们可以看到，你需要一个悬臂mínima在这里我们可以看到。我们应该把这个问题的解决方法与其他类似问题的解决方法结合起来。我们应该在开始前吃一些红色的东西，然后再吃一些新的东西。如果你想把你的工作转移到你的工作上，那就在你工作之前把你的工作转移到características。我们可以把它应用到一个相似的地方。请相信我，我们可以在imágenes上看到一个红色的entrenada，我们可以在imágenes上看到一个分类的新对象。

Aceleración硬件GPU

一个红色的神经旋回的信号，包含了几百万的信号imágenes。我们可以在红色建筑的大悬臂上多做一些工作，我们可以在建立一个模型的时间内多做一些工作。

GPU英伟达^®我们可以从计算的角度来看待深度学习。

Mas给

Creación de una red de deep learning simple para clasificación——比如
深层网络设计师——比如
Creación, visualización y edición de redes de深度学习de manera interactiva(3:54)——视频
旋回神经原目前肠内段——Documentacion

请使用CNN

Deteccion de objetos

La detección de objetos es el proceso de localizar y clasificar objetos en imágenes y vídeos。计算机视觉工具箱™在深度学习中，我们可以更快的检测到目标。

Detección de objetos con深度学习

Este ejemplo muestra cómo entrenar un detector de jejetos on deep learning y R-CNN (conredes neuronales convolucionales)。

Detección de palabras clave

我们可以在detección的帕拉布拉斯分离，我们可以在aplicación的文本中看到，我们可以在这个分离的帕拉布拉斯分离，我们可以解释这个分离。阿尔加诺斯经常和他的儿子发生关系。

Detección de palabras clave con深度学习

Este ejemplo muestra cómo usar MATLAB para identificy detect la presencia of comandos de voz en audio, y uso tecnología de协助voz。

Segmentacion semantica

CNN的用法是segmentación semántica para identiar cada píxel关于书信往来的礼仪。La segmentación semántica se puede utilization en applicaciones tales como conducción autónoma, inspección industrial, clasificación del terreno e imágenes médicas。这是旋回神经元的一个分支。