Oprogramowanie Naukowo Techniczne

Dystrybutor oprogramowania MATLAB i Simulink w Polsce

Mathworks
  • Zaloguj
  • Zarejestruj
  • Kontakt
  • Produkty
    Informacje o produktach
    • Lista produktów
    • Mapa produktów
    • Najnowsze wydanie
    • Wersja próbna
    • Cenniki
    • Typy licencji
  • Rozwiązania
    Obszary zastosowań
    • Analityka danych
    • Przetwarzanie obrazów
    • Biologia komputerowa
    • Przetwarzanie sygnałów
    • Internet przedmiotów
    • Systemy komunikacji
    • Matematyka finansowa
    • Systemy wbudowane
    • Mechatronika
    • Testowanie i pomiary
    • Nauka i edukacja
    • Układy sterowania
    • Projektowanie FPGA
    Dziedziny przemysłu
    • Automatyzacja i przemysł maszynowy
    • Przemysł medyczny
    • Biotechnologia i przemysł farmaceutyczny
    • Przemysł motoryzacyjny
    • Telekomunikacja
    • Elektronika i półprzewodniki
    • Transport lądowy i morski
    • Przemysł energetyczny
    • Usługi finansowe
    • Przemysł lotniczy i obronny
  • Wydarzenia
  • Szkolenia
    Szkolenia organizowane przez ONT
    • Szkolenia MATLAB i Simulink – terminy
    • Szkolenia zamknięte
    • Lista dostępnych kursów
  • Webinaria
  • Blog
  • O firmie

Deep Learning w MATLABie – wprowadzenie

Artykuł

Czy znasz podstawy i jesteś gotowy na głębokie uczenie (Deep Learning) w MATLABie? Zacznij od praktycznych przykładów z tego ebooka. Poznasz trzy podejścia do szkolenia sieci neuronowych w zakresie klasyfikacji obrazów:

  • Szkolenie sieci od podstaw
  • Wykorzystanie transfer learning do szkolenia istniejącej sieci
  • Dostosowanie wstępnie wyszkolonej sieci do segmentacji semantycznej

Zobaczysz także dwa przykłady pokazujące, w jaki sposób modele głębokiego uczenia można zastosować do szeregów czasowych lub danych sygnałowych.

Pobierz ebook i dowiedz się, jak:

  • Tworzyć i konfigurować warstwy sieci
  • Dostosowywać architekturę sieci, w tym sieci konwolucyjne (CNN), skierowane grafy acykliczne (DAG) i Long Short-Term Memory (LSTM)
  • Wybrać najlepsze opcje szkolenia i algorytmy
  • Użyć augmentacji danych i optymalizacji bayesowskiej, aby poprawić dokładność treningu
  • Dołączyć spektrogramy do rozpoznawania mowy

Pobierz ebook

 

Dołącz do nas:

Kontakt:

Oprogramowanie Naukowo-Techniczne sp. z o.o.
E-mail: info@ont.com.pl
Telefon: +48 12 630 49 50

Siedziba
ul. Pod Fortem 19
31-302 Kraków

© 1992-2022 ONT Oprogramowanie Naukowo Techniczne

Polityka prywatności    Regulamin strony