深度学习

神经视界，歌剧，苏，神经视界，神经视界，知觉，来了reti neuralisuperficiali。Le reti di深度学习祝你好运，祝你好运。Entrambe sono tecniche di机器学习输入输入。

不è我们是兄弟深度学习è sempre più al centro dell 'attenzione。一项技术，一项结果，一种可能。

Il深度学习è particolarmente adatto per applicazioni di identificazione complesse come Il riconsimento facciale, la traduzione di testi e Il riconsimento vocale。È在技术上有技术，有技术，有技术，有技术，有系统，有技术，有技术，有系统，有技术，有技术，有系统，有技术，有技术，有技术，有技术，有技术，有技术，有技术，有技术，有技术。

神经网结合了多种多样的生活方式和复杂的事物，运用了并行的神经系统的思维方式和歌剧。È formata da UN layer di input, uno o più layer nascosti e UN layer di output。I livelli sono interconnessi tramite nodi o neuroni, con ogni layer che utizza l'output del layer prior ente come input。

技术利用视网膜

机器学习机器学习机器学习机器学习机器学习机器学习机器学习机器学习机器学习机器学习机器学习机器学习机器学习机器学习机器学习机器学习机器学习机器学习机器学习机器学习机器学习机器学习

Apprendimento supervisionato

勒神经视网膜被监督在预测输入模式中，在预测系统控制模式中，在预测未来事件的数据分类中，在预测未来事件的数据分类中，在预测未来事件的数据分类中，在预测未来事件的数据分类中，在预测未来事件的数据分类中，在预测未来事件的数据分类中，在预测未来事件的数据分类中。深度学习工具箱™包括qattro tipi di reti监督:前馈，基径向，动态学习矢量量化。

Classificazione

La classificazione è un tipo di学徒到自动监督到在cui un algorithm“impara”一个分类是nuove osservazioni da esempi di dati etichettati。

Regressione

I modelli di regression description a relazione tra a variable di risposta(输出)e una o più variabili esplicative(输入)。

模式识别

Il模式识别è重要的应用程序，人工视觉，雷达，声波，声波，分类，测试。Funziona classificando i dati di输入oggetti o classi in base a caratteristiche chiave，利用la classificazione监管和非监管。

“人工视觉”，“理察科学模式”，“利用理察科学的模式”(OCR)，“人类史”，“理察科学的脸”，“理察科学与分类史”。在幻想世界和人工视觉世界中，在科学技术中，利用幻想世界和分割世界的模式。

学徒senza监工

L 'addestramento delle被监督神经视网膜我是说，我是说，我是说，我是说，我是说，我是说，我是说。利用每一价格，设定数据格式，输入数据，评估风险。È可能的自然分布范围，自然分布范围，自然分布范围，自然分布范围，自然分布范围。

深度学习工具箱理解due tipi di reti非监督:竞争层e自组织映射。

聚类

聚类è在崔乐视网膜神经的所有，利用每一个分析，每一个数据，每一个trovare模式，nascosti o raggruppamenti nei dati。请求处理提示信息similarità。Tra le applicazioni dell 'analisi集群基因序列的分析图，基因序列的分析图。

我爱你，我爱你，我爱你，MATLAB^®机器学习专用工具箱，神经视网膜，人工视觉和自主导航。

Con solo poche right di codice, MATLAB同意anche ai meno esperti di sviluppare视网膜。快速地创造可视化的分布模式，嵌入服务器的配置。

Con MATLAB è可能的积分分析和应用。基于MATLAB的神经系统自动分配模型，聚类，云配置嵌入。

在视网膜上的神经发育过程中

Ogni applicazione di rete neurale è unica, ma lo sviluppo della rete generalmente segue问题passaggi:

1.开始准备吧

2.Creare la rete neurale

3.configuration are gli ingressi le uscite della rete

4.每一秒都有一种偏见

5.Addestrare la rete

6.幸福是我的幸福

7.在生产系统中整合

神经分类聚类

MATLAB深度学习工具箱forniscono funzioni a riga di comando ed app per creare, addestrare e simulare视网膜神经。Le app facilitano lo sviluppo di rei neuri, per operazioni come la classificazione, la regressione(包括la regressione di serie storiche) e clustering。Dopo aver creato le reti con question of strucumenti, pui generare automaticamente il codice MATLAB per registrare il lavoro svolto e automatiatizzare le operazioni。

精致前的，精致后的，miglioramento della rete

La pre- ione degli input e dei target di rete migliora l'efficienza dell 'addestramento della rete neurale shallow。在阐述之后，同意，分析，和，之前，和，记录。MATLAB e动态仿真模块^®Forniscono gli strumenti per aiutarti:

• 基于分量分析原理的无量纲分析输入应用(PCA)
• 基于目标对应关系的回归分析分析
• Scala gli input e i target in modo che rientrino nell'intervallo [-1,1]
• Normalizza la media e la deviazione标准的数据集训练
• 使用，预先的，自动的，数据的，分割的，数据的，持续的，创新的，数据的

Il miglioramento della capacità di generalizazione della rete contribuistion ad evititare l 'overfitting, un comune nella progettazione di rei neurali。过拟合验证quando una rete ha memorizzato il set di training ma non - ha imparato a generizato a nuovi输入。L’overfitting produce unerror relativamente短短枪，sul set di training ma unerror molto più grande quando vengono presentati nuovi dati真主安拉rete。

每miglio的概解量包括:

• 拉regolarizzazioneModifica la funzione di performance Della rete (misura dell'error che il process so di addestramento reduce al minimo)。包括我们所知的空间，我们所知的空间，我们所知的空间，我们所知的空间，我们所知的空间più我们所知的空间，我们所知的空间，我们所知的空间。
• L 'arresto anticipato利用应有的数据集多样化:训练集，每一种方法，每一种方法，每一种方法，每一种方法，每一种方法，每一种方法，每一种方法，每一种方法。

Generazione distribuzione di codici

利用深度学习工具箱骗局MATLAB编码器™，GPU编码器™eMATLAB编译器™， è可能的实施retentare rei addestrate su sistemi嵌入式o integral con un'ampia gamma di ambienti di produczione。È可能利用MATLAB编码器每generare codice cc++每la rete delstrata，每simulare una rete delstrata sulll 'hardware del PC e quindi distribuire la rete su sistemi嵌入式。È可能利用MATLAB编译器eMATLAB编译SDK™每分配reti addestrate come le librerie condic / c++，微软^®， assiemi NET, Java类^®e pacchetti Python^®dai程序MATLAB。È在联合国组件中可能出现的应用分布模式。

支持每Simulink

深度学习工具箱fornisce una serie di blocchi per la costruzione di rei neurali shallow在Simulink。Tutti i blocchi sono compatibili con仿真软件编码器™。quattro librerie的Questi blocchi sono division:

• 块状肉丸， che acquisiscono UN vettore di输入，netto e generano UN vettore di输出对应
• Blocchi funzione di input netto， che acquiscono UN numero qualsiasi di vettori di input ponderato, vettori di output del layer ponderato, e vettori di bias e restituiscono UN vettore di input netto
• Blocchi funzione比索， che applicano il vettore di peso di UN neuron a UN vettore di input (o UN vettore del layer di output) per ottenere UN valore di input ponderato per UN neuron
• 宝玑di pre- azione dati， che mappano I dati di input e di output忽略间隔più adatti che la rete neurale può gesture direttamente

在另一种方法，è可能的创建一个地址，在环境的影响，MATLAB一般自动，blocchi di simulazione di rete da利用con Simulink。问你是否同意我的看法。