这段文字基本上介绍了Matlab在深厚度学领域的应用， 包括以下几个关键点：

1. Matlab深厚度学工具箱Matlab给了优良几个深厚度学工具箱，如Deep Learning Toolbox、Neural Network Toolbox等，这些个工具箱为科研和工事领域给了有力巨大的工具。

   

2. 深厚度学应用案例文中详细介绍了图像识别、 语音识别、天然语言处理等领域的深厚度学应用案例，包括图像分类、目标检测、语义分割、时候序列预测等。

3. Matlab代码示例文中给了用Matlab进行深厚度学建模和训练的代码示例， 比方说图像分类、文本分类、语音识别等。

4. RBM算法介绍了受限玻尔兹曼机算法的原理及其在Matlab中的实现和应用。

5. Matlab学材料提到了《清华巨大学MATLAB讲义》和《Matlab讲义高大级》等学材料，这些个材料有助于学者深厚入搞懂和掌握Matlab。

6. 深厚度学工具箱功NengMatlab深厚度学工具箱给了自动求导、 优化、网络设计和训练等功Neng，Neng加速深厚度学算法的研究研究和应用。

7. Matlab与其他工具的结合文中还提到了用Ubuntu操作系统、Caffe深厚度学框架等与其他工具结合进行深厚度学编程。

8. 深厚度学在人造智Neng中的应用有力调了深厚度学在人造智Neng领域的应用， 如图像识别、语音识别、天然语言处理等。

这段文字全面介绍了Matlab在深厚度学领域的应用，为读者给了丰有钱的案例和学材料。