深度学习工具箱
创建、分析和训练深度学习网络
深度学习工具箱™提供了一个框架，用于设计和实现具有算法、预训练模型和应用程序的深度神经网络。您可以使用卷积神经网络(ConvNets, cnn)和长短期记忆(LSTM)网络对图像、时间序列和文本数据执行分类和回归。应用程序和图表帮助您可视化激活，编辑网络架构，并监控训练进度。
对于小型训练集，您可以使用预训练的深度网络模型(包括SqueezeNet, Inception-v3, ResNet-101, GoogLeNet和VGG-19)和从TensorFlow导入的模型进行迁移学习®-Keras和Caffe。
为了加快大型数据集上的训练，您可以在桌面上的多核处理器和gpu上分布计算和数据(使用并行计算工具箱™)，或扩展到集群和云，包括Amazon EC2®P2、P3和G3 GPU实例(使用MATLAB®分布式计算服务器™）.
开始
学习深度学习工具箱的基础知识
图像深度学习
从头开始训练卷积神经网络或使用预训练的网络快速学习新任务
时间序列，序列和文本的深度学习
创建并训练用于时间序列分类、回归和预测任务的网络
深度学习调优和可视化
绘制训练进度，评估准确性，做出预测，调整训练选项，并将网络学习到的特征可视化
并行和云中的深度学习
通过本地或云中多个gpu扩展深度学习，并以交互方式或批处理作业训练多个网络
深度学习应用
利用计算机视觉、图像处理、自动驾驶和信号扩展深度学习工作流程
深度学习导入、导出和定制
导入导出网络，定义自定义深度学习层和数据存储
深度学习代码生成
生成CUDA®和c++编程并部署深度学习网络
函数逼近与聚类
使用浅神经网络执行回归、分类和聚类
时间序列与控制系统，“，
基于浅网络的非线性动态系统建模使用连续数据进行预测。
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