深度学习
特雷斯COSAS阙ES necesario军刀
El深度学习ES UnaTécnicade AprendizajeautomáticoqueeNseñaa洛杉矶奥登地球一名Hacer Lo que结果天然帕拉Las personas：Aprender Mediante Ejeveros。El Deep学习ES UnaTecnologíaplavethinee en losvehículossin指挥que les渗透侦察Unaseñalde stop o constriclir entre联合国patóny una farola。结果基础arel控制Mediante voz en dissositivos tales comoteléfonos，tellas，televisores y Altavoces Manos Libres。El Apenizaje Profundo Atrae MuchaAtengiónúltimamente，Y Hay Razones de Peso Para ello。Estáconsiengo结果que que antes no eran位置。
关于深度学习，在模型informático和实现clasificación的指导下，在imágenes的部分，文本到sonido。我们的深度学习模式可以在我们的科学前沿，在某些情况下，我们可以把它应用于人类。我们可以在中间看到一幅关于神经系统的建筑礼仪图。
¿Cómo logra el Deep Learning unos resultados tan imsionantes ?
En una palabra: precisión。这是一份深刻的报告。为了在现实生活中为我们的期望提供一个electrónica的消费，你的结果是至关重要的:críticas para la seguridad, tales como los vehículos sin conductor。我们可以在últimos前面，在ámbito我们的观点是深刻的，我们可以在这个观点的另一个方面，我们可以在这个观点的另一个方面，我们可以在这个观点的另一个方面，我们可以在这里;Por ejemplo, en la clasificación de objetos presents en imágenes。
你的启蒙老师teorías清醒的，深奥的，深奥的，在这里的década，在这里的，存在的原则，可以单独的，有一个结果útil，接受:
- 深度学习需要大量的时间拿督etiquetados．请大家听我说，在vehículo的指引下，我们必须在imágenes y英里的方向上，在vídeo。
- El Deep学习Reviere Unapotencia德弗雷明意义。Las GPU De Alto Rendimiento Tienen Una Arquitectura Paralela Que Resulta efitiede Para El Aprendizaje Profundo。enCombinaciónConlusterso ConElCálculoen La Nube，Eso渗透A洛杉矶罗卢罗·雷诺·雷诺·雷诺·雷诺·埃拉·雷德·艾·德塞纳省Profundo de Semanas a Horas O包含的梅诺斯。
Ejemplos德深学习EN LA实习课
Las Aplicaciones de Deep Search Se Utilizan en扇区Tan Variados Como LaConducciónAutónomayLOSDiveositivosMédicos。
ConducciónAutónoma：LOS Investig AdoresdelÁmbitode laAutomociónEmpreanel Apenizaje Profundo Para侦探AutomáticamenteObjetosTales ComoSeñalesde Stop YSemáforos。Además，el Aprendizaje Profundo Se Utiliza Para Detectar Peatones，Lo Que Contribuye Reducir LOS意外。
航空航天和国防部门:萨尔瓦多aprendizaje profundo SE utiliza对identificar objetos desdeSatélites卫星阙localizan区域De INTERESËidentifican拉斯zonas seguras O否seguras对拉斯tropas。
InvestigaciónMédica：LOS InvestigAtesdores delCáncerUltizanEl Aprendizaje Profundo ParaDetectarcélulasCancorígenasde FormaAutomática。Algunos Equipos de UCLA汉Candruido联合国Microscopio Avanzado Que生产联盟联盟De Datos多维Empleado Para entrenar UnaAplicacióndeAlendizajeProfundo A Fin de Idendificar ConPrecisiónLasCélululascancleGenas。
Automatización工业：El Apenizaje ProfundoEstáAyudandoa mejorar la seguridad de los trabajadores en Entornos Con Maquinaria Pesada，Gracias A LaDetecciónAuthaTicade Personas U Objetos Cuando Se Encuentran A Una Distancia没有Segura de LasMáquinas。
电子乐（CES）：萨尔瓦多aprendizajeelectrónicoSE美国洛杉矶恩audiciónautomatizada和Latraducción德尔哈布拉。POR ejemplo，洛杉矶dispositivos德ASISTENCIA家蝇阙responden一个香格里拉之声Ÿconocen SUS preferencias SE巴桑连接aplicaciones德aprendizaje profundo。
我们清醒的深度学习吗?
La Mayor Parte deLosMétodosDeAprendizaje Emplean Arquitecturas deredes neuralales.，你看，菜单上写的是一个深奥的教派REDES neuronales profundas．
El término " profundo " suele haacer refercia al número de capas ocultas en la red neuron。她说的是传统的神经元，她说的是传统的，她说的是深奥的，她说的是150。
深度学习的模式是在中间的，我们可以把它作为神经系统的一部分来指导它，必须在extracción手册características中。
图1:神经元的组织结构和连接结构。我们可以在十年内看到他的眼睛。
欧诺德洛斯tiposMÁSPOPULARES德REDES neuronales profundas儿子拉斯conocidas科莫REDES neuronales convolucionales(美国有线电视新闻网oConvNet）．乌纳CNN convoluciona拉斯CARACTERÍSTICASaprendidas CON洛杉矶DATOS德ENTRADAŸemplea CAPAS convolucionales 2D，LO的CuAl脑水肿阙ESTA建筑师事务所resulte adecuada对procesar DATOS 2D，故事COMOimágenes。
CNN消除了我们的必要extracción德CARACTERÍSTICAS手册，不需要在características上标识，如imágenes所示。CNN在extracción de características directamente de las imágenes的中间位置。Las características relevant antes no se entrenan previamente;Se aprenden mientras la red Se entrena con una colección de imágenes。在extracción de características automatizada可以看到，深度学习的模型可以精确到visión人工的区域，故事可以到clasificación反对。
图二:这是一个很好的例子。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。
拉斯维加斯CNN aprenden一个detectar diferentesCARACTERÍSTICAS日乌纳imagen画质mediante decenasØcientos德CAPAS ocultas。CADA卡帕oculta aumenta拉complejidad德拉斯CARACTERÍSTICAS德拉imagen画质aprendidas。POR ejemplo，洛杉矶西甲卡帕ocultapodríaaprender科莫detectar BORDES，mientras拉乙组aprende科莫detectar FORMASMÁScomplejas propias德拉备考德尔objeto阙本身intenta reconocer。
¿cuáles la diferencia entre machine学习y深度学习？
萨尔瓦多深度学习ES UNA备考especializada德aprendizaje AUTOMATICO。联合国flujo德特拉瓦霍德机器学习empieza CON LAextracción手动德拉斯CARACTERÍSTICASrelevantes德拉斯imágenes。EstasCARACTERÍSTICASSE utilizan entonces对CREAR未莫德洛阙categoriza洛杉矶objetos德拉imagen画质。精读联合国flujo德特拉瓦霍德深学习，拉斯CARACTERÍSTICASrelevantes SE extraen directamente德拉斯imágenes。Además，EL aprendizaje profundo realiza联合国“aprendizaje COMPLETO”，ES decir，SE proporcionan DATOS罪procesarŸUNA利亚阙realizar，科莫puede SER UNAclasificación，一个UNA红，LA的CuAl aprende科莫hacerloautomáticamente。
另一个区别在于深度学习的算法在数据的基础上，在表面的基础上，存在收敛。肤浅的人可以参考métodos de aprendizaje automático我们可以参考一个人可以参考一个人可以参考一个人可以参考一个人más我们可以参考一个人可以参考一个人。
最基本的内容是关于深奥的内容，这是苏伦的观点，他的观点在我们的国家是正确的。
菲古拉3.Comparación日联合国enfoque德aprendizaje AUTOMATICO对拉categorización德VEHICULOS（左派）CON EL aprendizaje profundo（derecha）。
关于机器学习，请参阅手册características和para分类器。关于你的深刻见解，请到extracción de características y modelización son automáticos。
Elección恩特雷里奥斯EL aprendizaje AUTOMATICOŸ埃尔aprendizaje profundo
萨尔瓦多aprendizaje AUTOMATICO ofrece UNA意甲德TÉCNICASŸmodelos阙本身pueden seleccionar恩función德拉aplicación，埃尔玉野德洛斯DATOS procesadosŸEL TIPO德problema阙本身desea解析器。乌纳aplicacióncorrecta德aprendizaje profundo requiere UNA大cantidad德DATOS（英里德imágenes）对entrenar埃尔莫德洛，ASI科莫GPU不支持进程gráfico我们要去拉皮得斯。
大家都很熟悉这里的礼仪automático大家都很熟悉这里的礼仪，如果大家都很熟悉这里的礼仪，我们就在这里讲一讲这里的礼仪。如果不能把它说成是事实，那就只能在más上使用它，automático上使用它。这是我们的研究成果:más complejo, así que necesitará al menos unos pocos miles de imágenes para obtentados fiables。我们可以在下面的imágenes中进行分析，我们可以在下面的imágenes中进行分析。
Cómocrear y entrenar modelos de aprendizaje profundo
我们的形式是:más习惯地使用我们的结论。我们的观点是:clasificación反对我们的观点。
Entrenamiento desde大马鲛
我们的肚皮是红色的，我们的肚皮是红色的，我们的肚皮是红色的，我们的肚皮是红色的，我们的肚皮是红色的，我们的肚皮是红色的，我们的肚皮是红色的。结果是útil para las applied aciones nuevas o las applied aciones que tendrán un número muy elevado de categorías de salida。我希望我们能在común porque，我希望我们能在这条路上走一走，我希望我们能在días，我希望我们能在这条路上走一走。
Transferencia del aprendizaje
香格里拉mayoría德拉斯aplicaciones德aprendizaje emplean埃尔enfoque德transferencia del aprendizaje，联合国的程序意味着要调整联合国的模式。当我们看到红色存在的时候，我们可以把它放在谷歌上，我们可以把它放在新的类别中。要实现的是红色，是可能实现的，在新的领域中，要将1000个物体区分为单独的价值和价值。为了también tiene la ventaja de muschos menos datos (se procesan miles de imágenes en lugar de millones)，在cálculo的时间形式中减少一分钟。
La Transcencia del Apenizaje Requiere Una Interfaz Con洛杉矶Elementos Internos de La Red Previmmente，De Forma Que Se Pueda Modifar Y Mejorar de Forma Muy Detallada de Acuerdo Con La Nueva Tarea。MATLAB®我们可以把我们的身体机能转到diseñadas，我们可以把我们的身体机能转到别处。
Extracción德CARACTERÍSTICAS
我们要经常联系我们的朋友más特别要联系我们的朋友relación要对我们的朋友有深刻的了解器de caracteristicas．Como Todas Las Capas Tienen Tareas Asignadas Con Ciertascaracterísticasde Aprendizaje de lasimágenes，estascaracterísticassse pueden exed la Red en Cualquier Momento durante el proceso de entrenamiento。一个连续的，Se pueden usar estascaracterísticascomo inco araModelo de aprendizaje automático谢谢你，再见máquinas选择向量(SVM)．
Aceleración de modelos de Deep Learning con GPU
我希望你能给我一个深刻的印象，我希望你能给我一个深刻的印象。所以，我们可以在aceleración中间选择一个有意义的过程。如果我们使用MATLAB和GPU，我们就可以减少我们需要的时间，我们可以通过clasificación de imágenes de días来解决这个问题。为了更好地理解深奥的理论，MATLAB使GPU (si están disponibles)有必要提供cómo形式的程序explícita。
Figura 4。深度学习工具箱的工作人员将会为我们提供一种新的学习模式，并为我们提供一种新的学习模式。
深度学习应用
ES Posible Utilizar ModelOS de Redes Neuralones Provipmente entrenados para aplicar con rapidez el aprendizaje profundo a sus问题gracias al aprendizaje por trancyencia o laExtraccióndeCaciractiCas。Para Los Usuarios de Matlab，Algunos Modelos Dixonibles Son Alexnet，VGG-16 Y VGG-19，AsíComoModelos de Caffe（Por Ejemello，De Caffe Model动物园）Que SE Importan Mediante ImportCaffenetwork。
USO德AlexNet对reconocer objetos CON LA摄像头
利用MATLAB，一个简单的网络摄像机和一个红色的神经元深孔，对我们已经看到的物体进行了比较。
Ejemplo: Detección de objetos mediante el el深度学习
艾尔margen▽reconocimiento de objetos如果你认为联合国不同意我们在vídeo上的设想，那么你就应该对我们的建议有一个深刻的认识detección德objetos．拉detección德objetos这意味着在一个场景中对局部物体进行检查，并允许对不同的成像对象进行检查。
MATLAB脑水肿阙埃尔aprendizaje profundo resulte卸妆水。精读HERRAMIENTASŸfunciones对administrar GRANDES conjuntos德DATOS，MATLABtambiénofrece工具箱especializadas对trabajar CON aprendizaje AUTOMATICO，REDES neuronales，视觉人工ÿconducciónautomatizada。
Con unas pocas líneas de código, MATLAB可以实现对一个专家的深刻理解。Podrá ponerse en marcha rápidamente，希望您能可视化模型和描述模型和配置的嵌入。
我们的设备éxito很好地利用MATLAB对我们的研究进行了深入的研究。
- 请将模型可视化为líneas de código。
MATLAB允许建立一个关于悬臂的理论模型mínima de código。在MATLAB中，它可能是重要的rápidamente模型，previamente entrenados, para visual ar, depurar, resultados intermedios, medida, que se, parámetros de entrenamiento。
- 利用EL深度学习SIN SER联合国统一体验。
Puede Utherizar matlab arax aprender yobener sureriencia eneláreadel aprendizaje profundo。LaMayoríadeNosotrosNunca Ha Asistido A联合国Cunso Sobre Aprendizaje Profundo。Tenemos que Aprender Con La Practica。Matlab Convierte El Aprendizaje en Este Campo enPrácticoY可视。Además，Matlab渗透A洛杉矶Electimos Utilizar El Aprendizaje Profundo en Lugar de Traspasar La Tarea ACientíficosdeatos Que Pueden No Conocer El Sector O LaAplicación。
- Automatizar El eTiquetado deVirmaciónntrenodeimágenesyvídeos。
MATLAB permite洛USUARIOS etiquetar interactivamente洛杉矶objetos contenidos恩拉斯维加斯imágenesŸpuede automatizar EL etiquetado德validación连接TERRENO EN影片对entrenarŸprobar modelos德aprendizaje profundo。埃斯特enfoque interactivoŸautomatizado puede ofrecer半价resultados EN menos蒂恩波。
- Integhtar El Dee Learning en Un Flujo de Trabajoúnico。
MATLAB为我们提供了一个统一的方法。在MATLAB中，我们可以用它来编写程序。我们要做的是对深奥的理解，también要做的是对深奥的理解，我们要做的是对深奥的理解，我们要做的是señales, visión人工的，我们要做的是análisis。
MATLAB渗透积分LOS结果eN SUS APLICACIONS存在。Matlab Automatiza LaImpeptaCióndeSusModelos de Aprendizaje Profundo en Sistemas de Empresa，Clusters，Nubes Y Dispositivos Embebidos。
请大家注意más información，请大家注意你的理论，请大家参考MATLAB，计算机视觉工具箱™，统计和机器学习工具箱™，深度学习工具箱™y自动驾驶工具箱™．
更多资料自我深度学习
