matlabによるディープラーニング

1日

イメージ分类向け転移学习

目的：事前学习ネットワーク使用してイメージ分类方法，転送学习をを使用使用ししてカスタマイズされたた分类分类ネットワークネットワークネットワークをを

• 事前学习済みネットワーク
• イメージの前处理
• 一连のイメージ管理
• 転移学习

ネットワークの动作解釈

目的：ネットワーク通过データを视覚化するで，の状况を把握把握できできますますます。。この章章はこの手法手法ををさまざまさまざまなな种类

• CNNでの化
• 特徴の抽出
• 机械学习

ネットワークの作成

目的：畳み込みを构筑します。このではの间で情报情报ががどのどのどのようように渡さ渡さか，およびおよび各各レイヤレイヤががどの

• 层のと层の组み立て
• 2次元畳み込み
• フィルターの表示使用

ネットワークの学习

目的：学习アルゴリズムに机能かをます。章では学习学习を监视および制御制御するためのの学习学习学习。

• ネットワークの学习
• 学习の进行の监视
• 検证

2日目

ネットワークパフォーマンスの改善

目的：ネットワークパフォーマンスさために学习のオプションネットワークアーキテクチャまたは，学习データをを変更するする学び学び学び

• 学习オプションの调整
• イメージの拡张
• 有向非グラフ（DAG）ネットワーク

イメージ回帰の実行

目的：连続的応答予测できる畳み込みネットワークする方法について学び。。

• イメージ回帰
• 回帰のため転移学习
• 回帰ネットワークの评価

イメージ内のの検出

目的：ネットワークをせイメージ内特定オブジェクトを検索，ラベルを付け付けする方法方法について学び

• オブジェクト検出用グラウンドトゥルース
• R-CNN（具有卷积神经网络的区域）
• r-cnnオブジェクト検出器使用

シーケンスデータの分类

目的：时系列データなど顺序付け一连のを分类するためためのネットワークを构筑构筑し，学习学习するするする。

• 长短期记忆ネットワーク
• シーケンスデータの化
• ダミー変数
• 序列到标签分类分类学习评価评価

出力シーケンスの生成

目的：リカレントネットワークてシーケンス予测する方法学び。。。

• 顺序到序列分类
• 时间のに沿っ予测信頼度の表示
• シーケンスの予测