¿Estás familiarizado con los conceptos básicos de Deep Learning y listo para aplicarlos en MATLAB®? Descarga los ejemplos prácticos de este ebook. Aprenderás tres enfoques para entrenar redes neuronales para la clasificación de imágenes:

  1. Entrenando una red desde cero
  2. Utilizando el aprendizaje de transferencia para el entrenamiento de una red neuronal existente
  3. Adaptando una red pre-entrenada para la segmentación semántica

También podrá acceder a dos ejemplos que muestran cómo los modelos de Deep Learning se pueden aplicar a series temporales o datos de señales.

Lea el e-book y aprende a:

  • Crear y configurar capas de red
  • Adaptar las arquitecturas de red, incluida la red neuronal convolucional (CNN), el gráfico acíclico dirigido (DAG) y la memoria larga a corto plazo (LSTM)
  • Seleccionar las mejores opciones de entrenamiento y algoritmos
  • Utilizar el aumento de datos y la optimización bayesiana para mejorar la precisión del entrenamiento
  • Incorporar espectrogramas para el reconocimiento de voz

30 días de exploración a su alcance

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