深度学习

用MATLAB的几行^®代码，你可以将深度学习技术应用到你的工作中，无论是设计算法，准备和标记数据，或生成代码并部署到嵌入式系统。

使用MATLAB，您可以:

• 使用。创建、修改和分析深度学习架构应用程序和可视化工具．
• 预处理数据和自动化真实的标签图像、视频和音频数据的应用程序。
• 加快算法英伟达^®gpu、云和数据中心资源，无需专门编程。
• 使用类似框架与同行协作TensorFlow PyTorch,和MxNet。
• 用。模拟和训练动态系统行为强化学习．
• 生成基于仿真的训练和测试数据从MATLAB和Simulink万博1manbetx^®物理系统的模型。

用MATLAB的几行^®代码，你可以构建深度学习模型而不必成为专家。探索MATLAB如何帮助您执行深度学习任务。

• 轻松访问最新型号，包括GoogLeNet，VGG-16，VGG-19，renet、renet -50、renet -101和Inception-v3。
  
• 加快算法英伟达^®gpu、云和数据中心资源，无需专门编程。
  
• 创建，修改和分析复杂的深度神经网络架构使用MATLAB应用程序和可视化工具。
• 自动化真实的标签图像、视频和音频数据的应用程序。
• 使用来自咖啡和TensorFlow-Keras．
• MATLAB支万博1manbetx持ONNX™，这样您就可以使用类似于PyTorch和MxNet。