MATLABによるディープラーニングの新机能

MATLABを使用すれば，専门知识をもたない一般のユーザーも简単にディープラーニングを実行できます。モデルのデザインや构筑，ネットワークの学习や可视化，配布に使える最新机能をご确认ください。

新功能

实验管理器应用程序 ：

管理多个深度学习实验，不断的训练参数跟踪，分析和比较结果和代码

详细を见る

データの准备とラベリング

  • ビデオラベラー：ビデオまたは画像シーケンスにグランドトゥルースデータをラベル付け
  • オーディオラベラー：オーディオデータセットのグランドトゥルースラベルの対话形式での定义および可视化
  • 新机能信号のラベル付け：信号の対话形式での可视化およびラベル付け
  • 新机能ピクセルラベルデータストア：2次元および3次元のセマンティックセグメンテーションデータのピクセル情报を保存
  • 新机能オーディオデータストア：大量の录音データを管理
  • 新机能画像データストア：3次元データのサポート

ネットワーク构造

  • 新机能甘，连体ネットワーク，アテンションネットワーク，および変分オートエンコーダーなどの高度なネットワーク构造を构筑
  • ディープラーニングオブジェクト検出器「你只看一次」（永乐）V2を学习させ，CUDAとçコードを生成
  • 深层网络设计师：ディープネットワークをグラフィック形式で设计および解析し，MATLABコードを生成
  • カスタム层のサポート：复数の入出力を行う新しい层を定义および损失关数を设定（分类および回帰）
  • ビデオ分类やジェスチャー认识用にLSTMと畳み込み层を结合

ディープラーニングの相互运用性

  • ONNXモデル形式を使用してCUDAコードを生成し，他のディープラーニングフレームワークを持つモデルのインポートおよびエクスポートを実行
  • 新机能MobileNet-V2，RESNET-101，启-V3，SqueezeNet，NASNet-大，およびXceptionと连携する机能
  • TensorFlow-KerasモデルをインポートしてC，C ++，およびCUDAコードを生成
  • 来自CaffeモデルをDAGネットワ​​ークにインポート

MATLABでサポートされている事前学习済みモデルを记载した，包括的なリストをご覧ください。

ネットワークの学习

  • 自动的にネットワークの性能を検证し，検证指标がそれ以上改善されなくなった场合に学习を停止
  • 新机能ディープラーニングネットワークで3次元画像データを学习
  • ベイズ最适化を使用したハイパーパラメーターの调整を実行
  • 最适化アルゴリズムの追加：ADAMおよびRMSProp
  • 并列かつ复数のGPU上でDAGネットワ​​ークを学习
  • NVIDIA DGXとクラウドプラットフォーム上でディープラーニングモデルを学习

デバッグと可视化

  • DAGアクティベーション：RESNET-50，RESNET-101，GoogLeNet，启-V3などのネットワークに対する中间アクティベーションを可视化
  • 精度，损失，検证指标のプロットにより学习の进行状况を监视
  • ネットワークアナライザー：学习前のネットワークアーキテクチャの问题を可视化，解析，および検索
  • 新机能LSTMネットワークのアクティベーションを可视化し，梯度-CAMを使用して分类の决定を理解

展开

  • 新机能YOLO V2オブジェクト検出器，DeepLab-V3 +，MobileNet-V2，Xception，DenseNet-201，および再帰型ネットワークなどのネットワーク向けコードの生成
  • 新机能ARM马里GPUに深层学习ネットワークを展开
  • 新杰特森AGX泽维尔および杰特森纳米プラットフォームへの自动展开
  • パフォーマンスを向上させるために，共有メモリを使用してCUDAの最适化した転置行列を适用

强化学习

  • 新机能强化学习アルゴリズム：DQN，DDPG，A2C，PPOなどのアルゴリズムを使用して，ディープニューラルネットワークポリシーを学习
  • 环境のモデル化MATLABモデルとSi万博1manbetxmulink的モデルを作成して环境を表现し，学习ポリシーに観测および报酬信号を供给
  • 学习の加速化：GPUとマルチコアCPUに关するポリシー学习を并列化
  • 新机能リファレンスの例：自动运転，ロボット，および制御设计アプリケーションのための强化学习ポリシーを実装

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