MATLAB for Deep Learning
深度神经网络的数据准备，设计，模拟和部署
只需几行Matlab®代码，您可以在您的工作中应用深度学习技巧，无论您是设计算法，准备和标记数据，还是生成代码和部署到嵌入式系统。
用matlab，你可以：
- 创建、修改和分析深度学习体系结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使用应用程序的图像，视频和音频数据。
- 加速算法nvidia.®GPUS.没有专门编程的云和数据中心资源。
- 使用框架与同行合作Tensorflow，Pytorch，和mxnet。
- 模拟和培训动态系统行为加强学习。
- 产生仿真为基础来自Matlab和Simulink的培训和测试数据万博1manbetx®物理系统的模型。
了解其他人如何使用Matlab进行深度学习
壳
在高光谱卫星数据中使用地形识别来使用语义分割。
自动化
Labels LIDAR用于验证基于雷达的自动化驱动系统。
Ritsumeikan大学
在CT图像上训练卷积神经网络以降低辐射暴露风险。
尝试先进的技术
- 原型并在FPGA上调整深度学习网络（5:21）
- 在AWS GPU上部署生成的代码进行深度学习（4:50）
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