在11行Matlab代码中深入学习
编辑注意：这个文件被选为MATLAB中心挑选本周
Matlab代码与演示相关联的“Matlab代码”视频的“深入学习”。
https://www.mathwands.com/videos/deep-learning-in-11-lines-of-matlab-code-1481229977318.html.
该演示使用AlexNet，这是一百万个图像培训的预训练深卷积神经网络（CNN或ConvNet）。
该示例有两个部分：设置相机并执行对象识别。第一部分显示如何使用WebCam命令从相机获取图像。使用raingow命令，Matlab能够连续更新和显示相机拍摄的图像。
您可以在此处下载网络摄像头支持包：金宝app
//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/45182-matlab-金宝appsupport-package-for-usb-webcams
第二部分说明了如何下载名为AlexNet的预磨削的深神经网络，并使用MATLAB持续处理相机图像。AlexNet将图像作为输入，为图像中的对象提供标签。您可以在周围环境中尝试对象，以查看AlexNet的准确性。
您可以在此处下载AlexNet支持包：金宝app
//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/59133-neural-network-toolbox-tm--model-for-alexnet-network.
引用
Mathworks Deep Learning Toolbox团队（2021）。在11行Matlab代码中深入学习（//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/60659-deep-learning-in-11-lines-of-matlab-code），Matlab中央文件交换。检索到。
