MATLAB深学习
深神经网络的数据准备、设计、仿真和部署
只有几行MATLAB®代码，无论是设计算法、准备和标记数据，还是生成代码并部署到嵌入式系统，都可以将深入学习技术应用到工作中。
使用MATLAB，您可以：
- 创建，修改和使用分析深度学习体系应用和可视化工具.
- 数据预处理和自动化地面实况标签图像，视频和音频数据的使用的应用程序。
- 加速算法打开英伟达®图形处理器，云和数据中心资源，无需专门编程。
- 使用诸如TensorFlow，PyTorch，和MxNet。
- 模拟和训练动态系统行为强化学习.
- 生成基于模拟基于MATLAB和Simulink的训练与测试数据万博1manbetx®物理系统模型。
参考他人如何使用MATLAB深学习
外壳
将语义分割应用于高光谱卫星数据的地形识别。
奥托立夫
用于验证基于雷达的自动驾驶系统的激光雷达标签。
立命馆大学
火车卷积CT图像的神经网络，以减少辐射风险。
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- 在AWS gpu上部署生成的代码以进行深入学习（4:50）
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