次のコマンドを実行し（ダウンロードダウンロード必要なな合），网页カメラに接続し，事前学习习のニューラルネットワークをし。

Camera =网络摄像头;％连接到相机net = alexnet;％加载神经网络

摄像头およびAlexNet.または，关关节は，各关节から，アドオンエクスプローラーを使し无料アドオンアドオンアドオン。または深度学习工具箱模型对于AlexNet网络および马铃薯金宝app支持USB网络摄像头的支持包を参照してください。

深度学习工具箱™模型对于AlexNet网络をインストールすると，それを使使してイメージをできできます.alexnetは，100万枚をイメージイメージ习しいる事前习习済みのニューラルネットワーク（cnn）で，イメージを1000个のオブジェクト（キーボード，マウス，マグカップ，铅铅，多重の动物など）に分享できます。

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尽管真正的im =快照（相机）;％拍照图像（IM）;％显示图片IM = IMResize（IM，[227 227]）;％为alexnet调整图片大小标签=分类（网络，IM）;％分类图片标题（炭（标签））;％显示类标签drawn结尾

この例では，ネットワークはマグカップを正式分享し回りのオブジェクトで実験てて，このネットワークの精密を确认しください。

この例のビデオを见るにには，在11行Matlab代码中深入学习を参照してください。

この例を拡张ししてクラスの确率スコアを表示するするについてについてについてはについてについてについて深层学习を使使用した网页カメラカメラの分享を参照してください。

深层学习のの次ののとしててててののタスクに使使転移他习またはタスクに抽出を使てて习または徴抽出を使てててののイメージデータでしいしい类问题ののイメージデータ例については，転移学习习を使用した短时空ででののの开开と事前学习済みのネットワークからからされた特种徴をした分类器を参照してください。他の事前学习习のネットワークを试してみるにに事前学习済みの深层深层ネットワークネットワークを参照してください。