MatlabFür深入学习

Datenaufbereitung, Design, Simulation and Bereitstellung von tiefen neuronalen Netzen

Testsoftware

MIT Nur Wenigen Zeilen Matlab^®-codeKönnenSieDeep-Learning-TechnikenFürIhreArbeit Nutzen，Ganz Gleich，Ob Sie Algorichen Entwerfen，Daten Aufbereiten und Kennzeichnen Oter Code Generieren und Auf嵌入式系统Bereitstellen。

Matlab BietetfolgendeMöglichkeiten：

Erterhung，Modifizierung und Analyze Von Deeve-Learning-Architekturen Mithilfe Von应用程序和Visualisierungstools
Vorverarbeitung Von Daten Undiapatisierung der地面真理 - 肯尼希恩Von Bild-，Video-und audioDaten Mithilfe Von Apps
Beschleunigung von algorithmen aufnvidia.^®gpu，在Der Cloud Und In Rechenzentren，Ganz Ohne Spezielle Programmierung
模具框架是这样的Tensorflow，Pytorch.und mxnet verwenden.
麻省理工学院动态化学系统的模拟与训练加强学习
Generieren冯模拟禁止培训 - und testdaten aus matlab-und simuli万博1manbetxnk^®-Modellen Physikalischer Systeme

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Die wichtigsten 5 Gründe für Die Nutzung von MATLAB für深度学习

Sehen Sie，Wie Andere Kunden MatlabFür深深学习EInsetzen

壳

Nutzt Die Semantische Segmentierung ZurGeländeerkennung在HyperspektraLen Satellitendaten

自动化

Kennzeichnet Lidar-Daten Zur Verifizierung Eines Radarbasierten Automatisierten Fahrsystems

Ritsumeikan大学

我们的神经系统有缺陷，我们要把它带回家

这张图片，Zeitreihen-und textdaten

Matlab Reduziert den ZeitaufwandFür·杜弗拉北·肯尼斯省冯·泰国·杜恩·莫登斯普齐菲斯·奥克斯普齐菲斯（录音），录音，＆exundtytaten erheblich。Synchronisieren Sie Unterschiedliche Zeitreihen，Ersetzen SieAusreißerdurchinterpolierte Werte，SchärfenSieBilder und Filtern Sie Verrauschte Signale。Verwenden Sie Interaktive Apps Zum Kennzeichnen，Beschneiden und Identifizieren Wichtiger Merkmale Sowie Integerierte Algorionen Zur AutomatiSierung des Kennzeichnungsvorgss。

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Fortgeschrittene Methoden

Entwerfen，Trainieren und Bewerten von Modellen

初学者请您先来vollständigen您在深度学习模型和深度网络设计应用程序中使用的算法。集成您的深度学习模型für domänenspezifische问题，ohne complex Netzarchitekturen von Grund auf neu erstellen zu müssen。

我们的技术能找到最优的Netzwerk-Hyperparameter并行计算工具箱和nvidia - gpu，我们的算法能更好的使用。您可以在MATLAB中使用可视化工具，并在技术上使用梯度和遮挡灵敏度，您可以建立一个模型。Mit 万博1manbetxSimulink können Sie die Auswirkungen Ihres trainierten deep - learning models auf die Performance auf Systemebene。

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Fortgeschrittene Methoden

Simulieren und Generen von Synthetischen Daten

DatenFürGenaue型号Sind Ontscheidend，und Matlab KannZusätzlicheTyenErzeugen，Wenn Sie NichtÜberGenug Geeignete SzenarienVerfügen。Verwenden Sie Zum Beispiel Synthetische Bilder von Computerspiel-engines Wie der Unreal引擎^®，嗯，我是Grenzfälle zu berücksichtigen。生成对抗网络(GANs)，是一种模拟对抗网络。

测试您的算法，并把它们放在您的网站Verfügung上，这样您就可以把合成的数据用Simulink generieren来代替了。万博1manbetxdiesel Ansatz wirhäufig在automatisierten Fahrsystemen verwendet。

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Simulink的深度学习万博1manbetx（3:45）

Fortgeschrittene Methoden

在Python-Basierte框架中集成

您的网址是müssen，它是MATLAB和开源框架的基础。麻省理工学院MATLAB können您的地址:überall您的地址是neuesten Forschungsergebnisse zugreifen，因为您的地址是nx - importfunktionen nutzen。Außerdem können您的邮箱:für您的邮箱地址:图书馆地址:图书馆地址:图书馆地址:图书馆地址:图书馆地址:图书馆地址:图书馆地址:图书馆地址:图书馆地址:图书馆地址:图书馆地址:图书馆地址:图书馆地址:图书馆地址:图书馆地址:图书馆地址:图书馆地址:图书馆地址:图书馆地址:图书馆地址:图书馆地址:您可以使用Python, MATLAB, MATLAB, Python和heraus aufrufen können, können您可以使用开源软件。

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Fortgeschrittene Methoden

Bereitstellen Trainierter Netze.

Stellen Sie Ihr Trainiertes Modell AUF嵌入式系统，在Unternehmenssystemen，Auf FGPA-Gerätenoder在Der Cloud Bereit。MatlabUnterstütztdie automatische generierung von cuda^®-codeFürdastastrainierte netzsowiefürievor-und nachverarbeitung，Um speziell neueste nvidia-grafikkarten als Zielhardware Einzusetzen。

Wenn Es Auf Leistung Ankommt，KönnenSIEDEYENIEREN，DER Optimierte Bibliotheken Von Intel^®比如，英伟达和ARM^®Nutzt，um einsatzbereite modelle mit Hoher Ingrenzengschwindigkeit zu Eersthenen。Für边缘部署KönnenSIEEINEN原型IHRES NETZWERKS AUF EINEM FPGA ERSTELLEN UND DANN Serienreife HDLFÜRJEDESBELIEBIGEGERÄTGENERENEN。