主要内容

使用Simulink进行深度学习万博1manbetx

使用Simulink扩展深度学习工作流万博1manbetx

在Simulink中实现深度学习功能万博1manbetx®通过使用深度神经网络块库中的块(包含在深度学习工具箱™中)建立模型,或使用深度学习对象检测器从计算机视觉工具箱™中包含的分析和增强块库。

图像分类器 使用训练的深度学习神经网络对数据进行分类
预测 使用训练有素的深度学习神经网络预测反应
有状态的分类 使用训练的深度学习递归神经网络对数据进行分类
有状态的预测 使用训练有素的递归神经网络预测反应
深度学习对象检测器 使用训练有素的深度学习目标检测器检测目标

主题

图片

在Simulink中用GoogLeNe万博1manbetxt分类图像

这个示例演示了如何在Simulink®中使用万博1manbetx图像分类器块。

基于深度学习的Simulink车道和车辆检测万博1manbetx

这个例子展示了如何在Simulink®模型中使用深度卷积神经网络来执行车道和车辆检测。万博1manbetx

在Simulink中使用深度学习对心电信号进行分万博1manbetx类

这个例子展示了如何在Simulink (R)模型中使用小波变换和深度学习网络来分类心电信号。万博1manbetx

引入张量流网络的Simulink图像序列分类万博1manbetx

使用。导入预先训练的TensorFlow™网络importTensorFlowNetwork,然后在Simulink中使用Predict块进行图像分类。万博1manbetx

序列

在Simulink中预测和更新网络状态万博1manbetx

这个例子展示了如何在Simulink®中使用万博1manbetx有状态的预测块。

在Simulink中对网络状态进行分类和更新万博1manbetx

这个例子展示了如何在Simulink®中使用万博1manbetx有状态的分类块。

Simulink中的语音命令识别万博1manbetx

使用Simulink模型检测音频中语音命令的存在。万博1manbetx

基于深度学习网络的Simulink时间序列预测万博1manbetx

这个例子展示了如何在Simulink®模型中使用LSTM深度学习网络来预测引擎的剩余使用寿命(RUL)。万博1manbetx

强化学习

创建Simul万博1manbetxink环境和培训代理

使用强化学习和在Simulink中建模的工厂作为训练环境来训练控制器。万博1manbetx

训练自适应巡航控制的DDPG Agent

为自适应巡航控制应用训练强化学习代理。

基于并行计算的车道保持辅助DQN Agent训练

为车道保持辅助应用训练强化学习代理。

训练DDPG Agent进行路径跟踪控制

为车道跟踪应用训练强化学习代理。

代码生成

基于Simulink应用程序的深度学习代码生成万博1manbetx

生成C/ c++和GPU代码,用于部署在桌面或嵌入式目标

特色的例子