Deep Learning Y Redes Neuronales Convolucionales. Aplicacion

Descripción

DEEP LEARNING Y REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES. APLICACIONES CON MATLAB


El deep learning o aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automatico basado en redes neuronales artificiales. El proceso de este aprendizaje se llama profundo porque esta estructura de red consiste en tener multiples entradas, salidas y capas ocultas. Cada capa contiene unidades que transforman los datos de entrada en informacion y, de este modo, la siguiente capa puede utilizarla para una determinada tarea de prediccion. De este modo, una maquina puede aprender a traves de su propio procesamiento de datos. MATLAB dispone de la herramienta Neural Network Toolbox (Deep Leraning toolbox a partir de la release 18) que proporciona algoritmos, funciones y aplicaciones para crear, entrenar, visualizar y simular redes neuronales. Puede realizar tareas de clasificacion, regresion, agrupacion, reduccion de la dimensionalidad, prevision de series temporales y modelado y control de sistemas dinamicos. Las redes neuronales de convolucion (CNN o ConvNets) son herramientas esenciales para el deep learning, y son especialmente adecuadas para el reconocimiento de imagenes. Puedes construir una arquitectura de CNN, entrenar una red y utilizar la red entrenada para predecir las etiquetas de clase. Tambien puede extraer caracteristicas de una red preentrenada y utilizarlas para entrenar un clasificador lineal. Neural Network Toolbox tambien le permite realizar un aprendizaje por transferencia, es decir, volver a entrenar la ultima capa totalmente conectada de una CNN existente con nuevos datos. .

Language : Spanish .

Paperback : 227 pages .

Item Weight : 1.52 pounds .

Dimensions : 8.27 x 0.52 x 11.69 inches.