Las redes de Deep Learning tienen reputación de ser una técnica muy útil para clasificación de imágenes, pero¿qué brave aportan a los datos de señales ?

我们可以在está trabajando con data of audio and datos of senos, las redes de Deep Learning, en concredes neuronales convolucionales (CNN)，我们可以在modelo matemático建立一个模型，我们有必要在señales的程序中建立一个专家。

在纠正错误的同时，深入学习的目的是为了提高学习效率和准确性。

关于深度学习的概念和深度学习过程中的应用价值的审查文件：

  • Clasificación de archivos de audio de voz utilizdo una CNN
  • 生命的前身útil restante (RUL) usando una red de memoria a corto y largo plaza (LSTM)
  • 红色神经元复合体

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