Johanna Pingel,Mathworks
了解Matlab的方式®可以帮助深入学习工作流的任何部分:从预处理通过部署。该视频提供了与Matlab的深度学习的高级概述。它描述了完整的工作流程,它显示了MATLAB如何在各个阶段帮助深度学习应用程序,包括导入和预处理图像,导入预训练模型,使用GPU的培训模型,调试深度学习结果,以及将深度学习模型部署到包括嵌入式的硬件GPU。
深度学习继续获得人气,扩大到几乎每个申请。然而,从深度学习模型到真正的AI驱动系统是一个具有挑战性的任务。以下是使用matlab的五个理由®对于您的下一个深度学习申请:
MATLAB有互动深入学习应用程序的标签。
这包括信号数据,音频数据,图像和视频。
通常,人们低估了标签数据所需的时间量,因此帮助自动执行此过程的应用程序可以让您培训模型并更快地看到结果。
Matlab可以帮助在没有足够的正确方案数据时生成合成数据。
在自动驾驶的情况下,您可以使用3D仿真环境作者和模拟不同传感器的输出。
在雷达和通信中,这包括生成用于波形调制识别和目标分类应用的数据。
Matlab有多种方式来在深度学习框架之间互动和转移数据。
MATLAB支万博1manbetx持ONNX在其他框架之间导入和导出模型。例如,在Pytorch中设计的模型可以进入MATLAB,并且可以使用ONNX框架导出MATLAB中培训的模型。
MATLAB还支持Pyt万博1manbetxhon互操作性:您可以从Matlab和Matlab调用Python的Python。
我们继续扩大对被深入学习专家进行测试和审查的预磨模模万博1manbetx型的支持。
接下来,除了C,C ++和HDL之外,Matlab还为NVIDIA GPU创建了优化的深度学习CUDA代码,包括运行整个算法所需的预处理和后处理代码。
优化的CUDA有着抗体的推论非常快。该代码可以部署到嵌入式NVIDIA GPU。
最后,Matlab专门用于专门的工具箱和功能:
更不用说包括传统机器学习和数据科学等其他技术。
我们还具有GAN,自动差异化等高级功能,以及分析和调试层的能力。
您可以在我们的网站上免费试用我们的深度学习软件。如果您刚刚开始或正在进行另一个深入的学习框架,我们有很多例子和视频可以帮助您在Matlab中快速开始。
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