深度学习

用于深度学习的MATLAB

深度神经网络的数据准备、设计、仿真和部署

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地面真理标签图像、视频和音频数据的应用程序。
  • 加快算法英伟达®GPUS.、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加强学习
  • 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。

了解其他人如何使用Matlab进行深度学习

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壳牌

将语义分割用于高光谱卫星数据的地形识别。

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Autoliv

用于验证基于雷达的自动驾驶系统的激光雷达标签。

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立命馆大学

训练CT图像上的卷积神经网络,以降低辐射暴露风险。

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GoogLeNetvgg-16.vgg-19.AlexNet,Reset-50,Reset-101和Inception-V3。
  • 加快算法英伟达®GPUS.、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。
  • 自动化地面真理标签图像、视频和音频数据的应用程序。
  • 使用来自咖啡TensoRflow-eras.
  • Matlab支万博1manbetx持ONNX™,这样您就可以使用类似于PyTorchMxNet。

为什么使用MATLAB进行深度学习?

互操作性

这不是一个/或选择在MATLAB和基于python的框架之间。MATLAB支万博1manbetx持与使用ONNX导入和导出功能的开源深度学习框架的互操作性。在最重要的地方使用MATLAB工具——访问功能和Python中不可用的预构建函数和应用程序。

使用标签应用程序的深度学习工作流程,如语义分割。

预处理的应用程序

快速到达网络培训.预处理数据集与特定于域的Audio,视频和图像数据的应用程序。在使用Deep Network Designer应用程序创建复杂的网络架构或修改掠夺网络以进行转移学习之前,可视化,检查和修复问题。

多平台部署

在任何地方部署深度学习模型包含CUDA、C代码、企业系统或云。绩效事项时,您可以生成利用英特尔利用优化库的代码®(MKL-DNN),NVIDIA(张于Rensorr,Cudnn)和ARM®(ARM计算库)创建具有高性能推理速度的可部署模型。

设计,火车和评估模型

从一套完整的算法和预构建模型开始,然后使用深网络设计器应用程序创建和修改深度学习模型。在不必从头开始创建复杂的网络架构,包括特定于域的问题的深度学习模型。

使用技术来查找最佳网络超参数和并行计算工具箱™和高性能NVIDIA GPU,以加速这些计算密集型算法。使用Matlab和Grad-Cam等技术中的可视化工具和遮挡敏感性,以获得模型的洞察力。使用Si万博1manbetxmulink评估训练有素的深度学习模型对系统级性能的影响。

模拟和生成合成数据

精确模型的数据是至关重要的,当你没有足够的正确场景时,MATLAB可以生成更多的数据。例如,使用游戏引擎(如虚幻引擎)中的合成图像®,以包含更多的边缘情况。使用生成对抗网络(GANs)创建自定义模拟图像。

通过从Simulink生成合成数据,通过从Simulink的合成数据获得数据之前,在自动化驱动系统中常用的方法可以从传感器获得测试算法。万博1manbetx

与基于python的框架集成

这不是MATLAB和开源框架之间的选择。MATLAB允许您使用ONNX导入功能从任何地方访问最新的研究,您还可以使用预构建模型库,包括NASNet, SqueezeNet, Inception-v3,和ResNet-101,以快速入门。从MATLAB调用Python和从Python调用MATLAB的能力允许您轻松地与使用开放源代码的同事协作。

部署训练网络

在嵌入式系统、企业系统、FPGA设备或云上部署经过培训的模型。MATLAB支万博1manbetx持自动CUDA® 代码生成训练有素的网络,以及预处理和后处理,专门针对最新的NVIDIA gpu。

绩效事项时,您可以生成利用英特尔利用优化库的代码®英伟达(NVIDIA)和ARM®创建具有高性能推理速度的可部署模型。对于边缘部署,您可以在FPGA上创建网络原型,然后生成面向任何设备的生产就绪HDL。

深入学习主题

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信号处理

获取和分析信号和时间序列数据。

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计算机视觉

获取,过程和分析图像和视频。

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加强学习

定义、培训和部署强化学习策略。

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