MATLAB深学习

数据准备,设计,仿真和部署深层神经网络

只需几行MATLAB的®代码,你可以申请深度学习技术,将您的工作是否你设计的算法,准备和标记数据,或生成代码,并部署到嵌入式系统。

有了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。
  • 加快算法NVIDIA®图形处理器,云,没有专门的编程数据中心资源。
  • 协作使用框架,比如同行TensorFlow,PyTorch,和MxNet。
  • 模拟和列车动力系统的行为与强化学习
  • 生成基于模拟从MATLAB和Simulink训练和测试数据万博1manbetx®物理系统的模型。

参考他人如何使用MATLAB深学习

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贝壳

用途用于高光谱卫星数据的地形识别语义分割。

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奥托立夫

标签LIDAR用于基于雷达自动驾驶系统的验证。

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立命馆大学

火车卷积CT图像的神经网络,以减少辐射风险。

准备和标签图像,时间序列,和文本数据

MATLAB显著减少了所需的预处理和标签数据集与音频,视频,图像和文本数据域的特定应用程序的时间。同步不同的时间系列,具有内插的值,去模糊图像,并且过滤噪声信号替换离群值。使用交互式应用到标签,作物,并确定重要功能,以及内置的算法来帮助自动贴标的过程。

设计,培训和评估模型

启动了一套完整的算法和模型预建的,然后创建和修改使用深层网络设计的应用深层的学习模式。结合对特定领域的问题深的学习模式,而不必从头开始创建复杂的网络架构。

使用技术来寻找最优网络超参数和并行计算工具箱™和高性能的NVIDIA GPU来加速这些计算密集型算法。在使用MATLAB可视化工具和技术,如梯度-CAM和闭塞的敏感性深入了解自己的模型。

模拟,并生成合成数据

数据精确的模型是至关重要的,MATLAB可以产生更多的数据,当你没有足够的合适的场景。例如,使用合成的图像从游戏引擎,如虚幻引擎®,将更多的边缘情况。使用生成对抗网络(甘斯)来创建自定义的模拟图像。

测试算法之前的数据可从传感器通过从Simulink中,在自动驾驶系统中通常使用的方法生成合成数据。万博1manbetx

与基于Python框架整合

这不是一个非此即彼/或MATLAB和开源框架之间选择。MATLAB允许你从任何地方使用ONNX导入功能访问的最新研究成果,你也可以使用预置的模型,包括NASNet,SqueezeNet,启-v3和RESNET-101,快速上手库。从MATLAB和MATLAB在Python调用Python的能力,让您轻松与正在使用开源的同事合作。

部署训练有素的网络

部署在嵌入式系统,企业系统,或云中的训练模型。MATLAB支万博1manbetx持自动CUDA®代码生成经训练的网络以及用于预处理和后处理,以特异性靶向最新的NVIDIA GPU,包括杰特森Xavier和纳米。

当性能的问题,您可以生成代码,它利用英特尔优化库®(MKL-DNN),NVIDIA(TensorRT,cuDNN)和ARM®(ARM计算库)来创建高性能的推理速度部署模型。

深学习主题

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信号处理

获取和分析信号和时间序列数据。

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计算机视觉

采集,处理和分析图像和视频。

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强化学习

定义,培训和部署强化学习策略。

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