用于深度学习的MATLAB
深度神经网络的数据准备、设计、仿真和部署
用MATLAB的几行®代码,你可以将深度学习技术应用到你的工作中,无论是设计算法,准备和标记数据,或生成代码并部署到嵌入式系统。
使用MATLAB,您可以:
- 使用。创建、修改和分析深度学习架构应用程序和可视化工具.
- 预处理数据和自动化真实的标签图像、视频和音频数据的应用程序。
- 加快算法英伟达®gpu、云和数据中心资源,无需专门编程。
- 使用类似框架与同行协作TensorFlow PyTorch,和MxNet。
- 用。模拟和训练动态系统行为强化学习.
- 生成基于仿真的训练和测试数据从MATLAB和Simulink万博1manbetx®物理系统的模型。
参见其他人如何使用MATLAB进行深度学习
壳牌
将语义分割用于高光谱卫星数据的地形识别。
Autoliv
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
训练CT图像上的卷积神经网络,以降低辐射暴露风险。
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