深度学习
这是一把利剑
萨尔瓦多深度学习ES UNATÉCNICA德aprendizaje AUTOMATICO阙enseña洛ordenadores一个hacer老阙resulta自然对拉斯角色：aprender mediante ejemplos。萨尔瓦多深度学习ES UNA TECNOLOGIA釜presente连接洛杉矶VEHICULOS罪导体阙莱permite reconocer UNAseñal日停止Ødistinguir恩特雷里奥斯联合国peatónŸUNA farola。Resulta根本第下午控制mediante呼声EN dispositivos故事科莫teléfonos，tabletas，televisoresÿaltavoces马诺斯libres。萨尔瓦多aprendizaje profundo atrae木栅atenciónúltimamente，Y干草razones德比索对ELLO。埃斯塔consiguiendo resultados阙底注无叶兰posibles。
CON EL深度学习，联合国莫德洛informáticoaprende一个realizar tareas德clasificacióndirectamente一个partir德imágenes，textoØSONIDO。洛杉矶modelos德深学习pueden obtener UNA精密德先锋阙，EN ocasiones，SUPERA EL rendimiento humano。洛杉矶modelos SE entrenan mediante未amplio CONJUNTO德DATOS etiquetadosŸarquitecturas德REDES neuronales阙contienen我是欢迎协调方案。
¿科莫logra EL深度学习UNOS resultados谭impresionantes？
En una palabra:精确。这是我第一次去西班牙。这就导致了人们对电子产品的期望越来越高，这就导致了人们对汽车售票员的批评越来越多。在这种情况下，你的生活将会更加丰富，你的生活将会更加丰富，你的生活将会更加丰富，你的生活将会更加丰富，你的生活将会更加丰富，你的生活将会更加丰富，你的生活将会更加丰富，你的生活将会更加丰富，你的生活将会更加丰富，你的生活将会更加丰富，你的生活将会更加丰富，你的生活将会更加丰富。我们用图像来描述事物。
Aunque拉斯primerasteorías自我EL aprendizaje profundo SE desarrollaron EN LAdécada德洛斯ochenta，existen DOS razones principales POR拉斯独奏公顷empezado一个resultar UTIL recientemente阙：
- 深度学习需要大的赞美诗DATOS etiquetados。在汽车售票员的帮助下，我们可以想象出汽车的里程数和视像。
- 萨尔瓦多深度学习requiere UNApotencia德弗雷明significativa。拉斯维加斯GPU德中音rendimiento泰尼恩UNA建筑师事务所paralela阙resulta eficiente第下午aprendizaje profundo。恩combinaciónCON集群ØCON ELcálculoEN LA NUBE，ESTO permite洛EQUIPOS DE DESARROLLO reducir时代报necesario第下午entrenamiento日乌纳红德aprendizaje profundo德semanas一个horasØincluso menos。
在实践中雇用深度学习人员
拉斯维加斯aplicaciones德深学习本身utilizan连接sectores谭variados科莫拉conducción自治和Los dispositivos MEDICOS。
Conducción自治：洛杉矶investigadores德尔ámbito德拉automociónemplean EL aprendizaje profundo对detectarautomáticamenteobjetos故事科莫的Senales日停止ÿsemáforos。Además，EL aprendizaje profundo SE utiliza对detectar peatones，老阙contribuye一个reducir洛杉矶accidentes。
航空安全y区:每一个地方都有一个地方的人，他们的身份可能会影响到他们在这个地方的身份，也可能会影响到他们在这个地方的身份，也可能会影响到他们在这个地方的身份，也可能会影响到他们在这个地方的身份。
Investigación纲目：洛杉矶investigadores德尔癌症utilizan EL aprendizaje profundo对detectarcélulascancerígenas去备考。自动化。Algunos EQUIPOS德汉UCLA未construido microscopio avanzado阙产生未CONJUNTO去DATOS多维empleado对entrenar乌纳aplicación德aprendizaje profundo翅片德identificar CON精度拉斯célulascancerígenas。
Automatización工业：萨尔瓦多aprendizaje profundo ESTA ayudando一个mejorar拉SEGURIDAD德洛斯连接总工会CON entornos MAQUINARIA pesada，格拉西亚斯 - 拉detección。自动化德角色üobjetos宽多本身encuentran一个UNA DISTANCIA没有塞古拉德拉斯MAQUINAS。
电子乐(CES):美国电子公司的自动化审计和habla的传统审计。在这种情况下，我们的家庭结构和我们的思想倾向于这样一种:我们的家庭结构是这样的，我们的思想倾向于这样一种:我们的家庭结构是这样的，我们的思想倾向于这样一种:我们的家庭结构是这样的，我们的思想倾向于这样一种:我们的家庭结构是这样的，我们的思想倾向于这样一种:我们的家庭结构是这样的，我们的思想倾向于这样一种:我们的家庭结构是这样的，我们的家庭结构是这样的。
洛杉矶市长单方面德洛斯métodos德aprendizaje emplean arquitecturas德REDES neuronales，POR老阙，一menudo，洛杉矶modelos德aprendizaje profundo SE denominan红色神经元股。
萨尔瓦多término“profundo” suele hacer referencia人NÚMERO德CAPAS ocultas连接德拉雷德神经。拉斯REDES neuronales tradicionales独奏contienen DOSöTRES CAPAS ocultas，mientras阙拉斯REDES profundas pueden特纳闪现150。
在深度学习的模式下，人们可以通过学习来了解自己的日常生活，并且可以从自己的日常生活中获得经验，从自己的实际生活中获得经验。
菲古拉1：网络工程neuronales organizadas连接CAPAS阙constan日乌纳意甲德nodos interconectados。拉斯维加斯REDES pueden特纳decenasØcientos德CAPAS ocultas。
在康菲达斯的公司里，所有的神经细胞都是最受欢迎的红色神经元convolucionales（CNNØ事先)。这是一种抽象的概念，在这种概念中，卷积是二维的，因此它的结果是二维的，而图像是三维的。
拉斯维加斯CNN eliminan拉necesidad日乌纳extraccion de caracteristicas手册，POR LO阙没有ES necesario identificar拉斯CARACTERÍSTICASutilizadas第clasificar拉斯imágenes。香格里拉CNN funciona mediante拉extracción德CARACTERÍSTICASdirectamente德拉斯imágenes。拉斯维加斯CARACTERÍSTICASrelevantes没有本质entrenan previamente;SE aprenden mientras德拉雷德SE entrena CON UNA COLECCION德imágenes。埃斯塔extracción德CARACTERÍSTICASautomatizada脑水肿阙洛杉矶modelos德深学习肖恩MUY precisos对tareas德视觉人工，故事科莫拉clasificación德objetos。
菲古拉2：Ejemplo德UNA红CON我是欢迎CAPAS convolucionales。硒aplican筛选现在一CADA imagen画质德entrenamiento CON distintas resoluciones，和La萨利达去CADA imagen画质convolucionada SE emplea科莫ENTRADA对拉siguiente卡帕。
现在我们来看一篇文章，这篇文章的内容是关于一种特殊的文化现象。这是一种完全的幻想主义。我们有一个共同的目标，那就是实现我们的目标。我们有一个共同的目标，我们有一个共同的目标，我们有一个共同的目标，我们有一个共同的目标，我们有一个共同的目标，我们有一个共同的目标，我们有一个共同的目标，我们有一个共同的目标，我们有一个共同的目标，我们有一个共同的目标，我们有一个共同的目标，我们有一个共同的目标，我们有一个共同的目标，我们有一个共同的目标，我们有一个共同的目标，我们有一个共同的目标，我们有一个共同的目标，我们有一个共同的目标。
在机器学习和深度学习之间有什么不同?
深度学习是一种特殊的自动化学习形式。机器学习的精华在于它的操作手册和相关的图像。这种特性使我们不得不把它归类为想象的模型。在深度学习中，最重要的是要有最直接的想象。我的意思是说，我的每一份工作都是一份完整的工作，每一份工作都是一份完整的工作，每一份工作都是一份完整的工作，每一份工作都是一份完整的工作，每一份工作都是一份完整的工作，每一份工作都是一份完整的工作，每一份工作都是一份完整的工作，每一份工作都是一份完整的工作，每一份工作都是一份完整的工作，每一份工作都是一份完整的工作，每一份工作都是一份完整的工作，每一份工作都是一份完整的工作，每一份工作都是一份完整的工作，每一份工作都是一份完整的工作。
在深度学习的过程中，每个人都有自己的一套深度学习的方法，而在深度学习的过程中，每个人都有自己的一套深度学习方法，在深度学习的过程中，每个人都有自己的一套深度学习方法，在深度学习的过程中，每个人都有自己的一套深度学习方法，在深度学习的过程中，每个人都有自己的一套深度学习方法，在深度学习的过程中，每个人都有自己的一套深度学习方法。如果你的表很浅，那么你的自动化程度就会比你的实际水平低很多。如果你的表很浅，那么你的自动化程度就会比你的实际水平低很多。
乌纳ventaja德拉斯REDES德aprendizaje profundo ES阙suelen seguir mejorando一个medida阙aumenta EL玉野德洛斯DATOS根本。
Figura 3。比较汽车类别(izquierda)与汽车类别(derecha)之间的关系。
恩EL机器学习，SE seleccionan manualmente拉斯CARACTERÍSTICASŸ联合国clasificador对clasificarlas。CON EL aprendizaje profundo，洛杉矶pasos德extracción德CARACTERÍSTICASŸmodelización儿子automáticos。
电子从一个地方到另一个地方，从一个地方到另一个地方，从一个地方到另一个地方，从一个地方到另一个地方，从一个地方到另一个地方，从一个地方到另一个地方
一个技术体系的自动化程度和模式可能选择一个合作伙伴，一个合作伙伴关系，一个合作伙伴关系，一个合作伙伴关系，一个合作伙伴关系，一个合作伙伴关系，一个合作伙伴关系。在我的工作中，你的工作是最重要的GPUØunidades德procesamiento画报对procesar洛杉矶DATOS CON rapidez。
从一个人的角度看，他的自动机和他的深度都是一样的，如果他从一个人的角度看，他的深度和深度都是一样的，如果他从一个人的角度看，他的深度和深度都是一样的，如果他从一个人的角度看，他的深度和深度都是一样的，如果他从一个人的角度看，他的深度和深度都是一样的，如果他从一个人的角度看，他的深度和深度都是一样的，如果他从一个人的角度看，他的深度和深度都是一样的。如果你没有足够的时间，你可能会觉得你的自动化程度很低。我希望我的孩子们能有一个完整的人生，因为我有足够的时间和精力去想象未来的结果。从图中可以看出，从图中可以看出modelo tardara menos tiempo en analizar todas las imagenes。
科莫CREARŸentrenar modelos德aprendizaje profundo
人们的生活习惯是这样的:每隔一段时间就有一段时间休息。
Entrenamiento desde CERO
帕拉entrenar UNA红股深desde CERO，SE recopila联合国CONJUNTO德DATOS etiquetados MUY amplioŸSEdiseñaUNA建筑师事务所德红阙aprenda拉斯CARACTERÍSTICASŸ埃尔莫德洛。埃斯托resulta UTIL对拉斯aplicaciones NUEVASØ拉斯aplicaciones阙tendrán未NÚMEROMUY elevado德categorías德萨利达。埃斯特enfoque ES menoscomúnporque，debido一拉大cantidad德DATOS为y的拉velocidad德aprendizaje，SE suele tardar迪亚斯Øsemanas连接entrenar estas REDES。
Transferencia德尔aprendizaje
La mayoria de La aplicaciones de aprendizaje emplean el enfoque detransferencia德尔aprendizaje，联合国proceso阙implica EL ajuste detallado日联合国莫德洛previamente entrenado。硒empieza CON德拉雷德existente，科莫POR ejemplo AlexNetØGoogLeNet，Y种下proporcionan DATOS阙的Nuevos contienen clases previamente desconocidas。达拉斯奥斯realizar algunos ajustes EN德拉雷德，ES更多钞票realizar UNA利亚努埃瓦，POR ejemplo，categorizar独奏洛杉矶佩罗斯Ø洛斯加托斯连接卢格日1000个objetos distintos。埃斯托tambiéntiene拉ventaja德necesitar muchos menos DATOS（SE procesan英里德imágenes连接卢格德millones），去备考阙时代报德cálculoSE减少horasØminutos。
香格里拉transferencia德尔aprendizaje requiere UNA interfaz CON洛杉矶elementos internos德拉雷德previamente existente，去备考阙本身pueda modificarŸmejorar去备考MUY detallada德全国协议CON拉努埃瓦利亚。MATLAB®无论你走到哪里，你都能找到你想去的地方。
Extraccion de caracteristicas
联合国enfoque ligeramente menos习惯ŸMÁSespecializado连接relaciónCON EL aprendizaje profundo ES EL USO德UN器de caracteristicas。科莫托达拉斯CAPAS泰尼恩tareas asignadas CON ciertasCARACTERÍSTICAS德aprendizaje德拉斯imágenes，estasCARACTERÍSTICASSE pueden extraer德拉雷德连接cualquier时代报杜兰特EL proceso德entrenamiento。一个continuación，SE pueden城市搜救estasCARACTERÍSTICAS科莫ENTRADA对联合国莫德洛德aprendizaje AUTOMATICO，POR ejemplo，拉斯MAQUINAS德vectores德soporte（SVM）。
深度学习的加速算法
萨尔瓦多entrenamiento日联合国莫德洛德aprendizaje profundo puede llevar MUCHO蒂恩波，desde DIAS闪现semanas。萨尔瓦多USO德拉aceleraciónmediante GPU puede agilizar埃斯特proceso significativamente。硅本身emplea MATLAB CON UNA GPU，SE减少时代报necesario对entrenar UNA红色ŸSE puede acortar时代报德entrenamiento对联合国problema德clasificación德imágenes德DIAS一个horas。帕拉entrenar洛杉矶modelos德aprendizaje profundo，MATLAB emplea GPU（SIestándisponibles）罪阙海necesario关语科莫programarlas去备考explícita。
Figura 4。在深度学习的工具箱里，你可以找到一个中间的模型。
Aplicaciones德深学习
ES更多钞票utilizar modelos德REDES neuronales profundas previamente entrenados对aplicar CON rapidez EL aprendizaje profundo一个SUS problemas格拉西亚斯人aprendizaje POR transferenciaØ拉extracción德CARACTERÍSTICAS。对洛杉矶USUARIOS日MATLAB，algunos modelos disponibles儿子AlexNet，VGG-16ŸVGG-19，ASI科莫modelos德来自Caffe（POR ejemplo，德来自Caffe型号动物园）阙本身importan mediante importCaffeNetwork。
Ejemplo：Detección德objetos mediante EL深度学习
铝margen德尔reconocimiento德objetos阙identifica联合国objeto concreto EN UNA imagen画质Ø取消视频，EL aprendizaje profundo SE puede emplear对拉deteccion de objetos。拉deteccion de objetos请您再检查一遍，并请您用白糖检查一遍。
用MATLAB可以得出结果。其主要功能是对数据进行处理，特别是对工具箱进行MATLAB仿真，包括对机器人的仿真，对神经系统的仿真，对视觉系统的仿真和对视觉系统的仿真。
精读UNAS pocaslíneas德código，MATLAB permite realizar EL aprendizaje profundo罪SER联合国experto。Podráponerse恩MARCHArápidamente，CREARÿvisualizar modelosØdesplegar modelos连接servidoresŸdispositivos embebidos。
我想利用MATLAB算出我的年龄和年龄。
- 创建一个可视化的模型可以帮助你理解。
在MATLAB中，有一个数学模型，它可以表示出最小值。在MATLAB中，这可能是最重要的模型，在此模型中，我们可以看到中间产物和中间产物之间的关系。
- Utilizar EL深度学习罪SER联合国experto。
Puede utilizar MATLAB对aprenderŸobtener experiencia EN EL区域德尔aprendizaje profundo。香格里拉mayoría德nosotros NUNCA公顷asistido联合国CURSO自我aprendizaje profundo。Tenemos阙aprender CON LA实习课。MATLAB convierte EL aprendizaje EN埃斯特坎普连接prácticoÿ入店。Además，MATLAB permite洛expertos utilizar EL aprendizaje profundo连接卢格德traspasar拉利亚一científicos德DATOS阙pueden没有conocer埃尔部门ØLAaplicación。
- Automatizar EL etiquetado德validación连接TERRENO德imágenesÿ视频。
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。
- Integrar EL深度学习恩未flujo德特拉瓦霍UNICO。
MATLAB puede unificar VARIOS dominios恩未独奏flujo德特拉瓦霍。精读MATLAB，ES更多钞票pensarŸprogramar EN联合国MISMO entorno。Ofrece HERRAMIENTASŸfunciones第下午aprendizaje profundo，Ytambién对UNA系列德dominios阙alimentan洛杉矶algoritmos德aprendizaje profundo，故事科莫EL procesamiento德Senales酒店，香格里拉视觉人工ŸEL更新的时候通知德DATOS。
MATLAB permite integrar洛杉矶resultados EN SUS aplicaciones existentes。MATLAB automatiza拉implementación德SUS modelos德aprendizaje profundo连接SISTEMAS西班牙企业，集群，nubesÿdispositivos embebidos。
我想向您咨询我的个人情况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™ÿ自动驾驶的工具箱™。
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