深度学习con matlab
delle delle reti neurali profonde con dati secenziali e immagini del mondo reale delle delle reti reti neurali del mondo del mondo reale。
Prerequisiti:Fondamenti di MATLABe深度学习跨度
QuestocorsoèConconConLicenze Selezionate。
Vantaggi del Formato Autogestito
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信息齐硫酸
Le Lezioni Sono Disponibili在Inglese E Giapponese中。
1。
Classificazione di immagini con reti confoluzionali
Ottieni Una Panoramica del Corso。分类Immagini Usando reti tre-defdertate。美国伊利诺伊州的转移学习每个addestrare reti di classificazione hersyizzate。
30 Minuti
2。
解释性del compormento delle reti
Ottieni Informazioni sullemodalitàdiFunzionamento delle reti visualizzando i dati nmmagine man mano che passano attraverso la rete。Appliona Questa tecnica A Diversi tipi di Immagini。
45 Minuti
3。
creazione di reti
costuisci reti confoluzionali partendo da Zero。Scopri Quali informazioni passano attraverso i livelli di una rete e funzionano i vari tipi di livelli。
45 Minuti
4。
Addestramento di reti
Scopri是funzionano gli algoritmi di addestramento。Importa le varie opzioni每个Moneryare e Controllare i il Processo di addestramento。
30 Minuti
5。
Miglioramento delle performance
scegli e apporta delle modifiche alle opzioni degli algoritmi di addestramento，all’architettura di rete o ai dati dati dati dati addestramento le prestazioni le prestazioni di una rete。
30 Minuti
6。
Progetto
15 Minuti
7。
Esecuzione della回归
Grado di prevedere risposte Numeriche中的Crea reti recoluzionali继续。
30 Minuti
8。
USO Del Deep Leach Per la计算机视觉
addestra delle reti per sionsuare ed eTichettare oggetti oggetti extimi temi tim'interno di immagini。
45 Minuti
9。
Classificazione di dati secenziali con reti ricorrenti
costruisci e addestra delle reti reti sequenze Dati sequenze sequenze dati，le serie storiche o i d dati dei dei sensori。
45 Minuti
10.
Classificazione di sequenze exteroriali
美国reti ricorrenti每个分类sequenze dati exteroriali，quelli testuali。
30 Minuti
11。
Generazione di sequenze di output
美国reti ricorrenti每creare sequenze di previsioni。
45 Minuti
12。
Progetto
15 Minuti
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