Esempi pratici di Deep Learning con MATLAB

Sei pronto per iniziare il tuo progetto di Deep Learning con MATLAB^®? Accedi agli esempi pratici di questo ebook. Imparerai tre approcci per addestrare le reti neurali per la classificazione delle immagini:

1. Addestramento di una rete partendo da zero
2. Utilizzo del trasferimento di apprendimento per addestrare una rete esistente
3. Adattare una rete pre-esistente per la segmentazione semantica

Potrai anche accedere a due esempi che mostrano come i modelli di Deep Learning possano essere applicati alle serie temporali o ai dati del segnale.

Leggi l'ebook e impara come:

• Creare e configurare i layer di una rete neurale
• Adeguare le architetture di rete, tra cui la rete neurale convoluzionale (CNN), la directed acyclic graph (DAG) e la long short-term memory (LSTM)
• Selezionare le migliori opzioni e l’algoritmo per l’addestramento della rete
• Utilizzare tecniche di data augmentation e l'ottimizzazione bayesiana per migliorare la precisione del modello
• Includere spettrogrammi per il riconoscimento vocale