MathWorks宣布释放2017 b的MATLAB仿真软件产品的家庭金宝app

MathWorks今天介绍2017 b (R2017b)发布,其中包括新特性在MATLAB和Simulink, 6个新产品,更新和bug修复86其他产品。下载188bet金宝搏金宝app版本还增加了新的重要深度学习功能,简化工程师,研究人员,和其他领域专家设计、训练和部署模型。

深度学习的支持金宝app

特定的深度学习功能、产品和功能R2017b包括:下载188bet金宝搏

• 神经网络工具箱增加了支持复杂的体系结构,包括有向无环图(DAG)和金宝app长期短期记忆(LSTM)网络,并提供访问流行pretrained GoogLeNet等模型。
• 现在图像贴标签机应用在计算机视觉系统工具箱提供了一个方便的标签和互动方式地面实况数据的序列图像。除了对象检测工作流,工具箱现在还支持语义分割使用深度学习像素区域图像进行分类和评估和可视化分割结果。金宝app
• 一个新产品,自动地将深度学习模型CUDA GPU编码器,NVIDIA GPU的代码。内部基准测试显示生成的代码为深度学习推理达到7 x 4.5更好的性能比TensorFlow和更好的性能比Caffe2部署模型。*

一起功能介绍R2017a pretrained模型可以用于转移学习,包括卷积神经网络(CNN)模型(AlexNet、VGG-16 VGG-19),以及从牛奶(包括咖啡模型动物园)模型。模型可以从头开发,包括使用cnn的图像分类、目标检测、回归等等。

“智能设备和物联网的发展,设计团队面临的挑战创造更多的智能产品和应用程序通过发展深度学习技能本身,或依靠其他球队与深度学习专业知识可能不会理解应用程序上下文,”大卫说有钱,MATLAB的营销总监,MathWo下载188bet金宝搏rks。”R2017b、工程和系统集成团队可以延长使用MATLAB进行深度学习更好地维护整个设计过程的控制,实现高质量的设计速度。他们可以使用pretrained网络,协作的代码和模型和部署到gpu和嵌入式设备。使用MATLAB可以提高结果的质量,同时减少模型开发时间通过自动化地面实况标签。”

额外的更新

除了深度学习,R2017b还包括一系列的更新在其他关键领域,其中包括:

• 数据分析与MATLAB
  • 一个新的文本分析工具箱产品、可扩展的数据存储更大的数据块和机器学习算法,和微软Azure blob存储支持金宝app
• 实时软件建模与仿真软件金宝app
  • 模型调度效果和实现可插入的组件的软件环境
• 与仿真软件验证和确认金宝app
  • 新的需求建模工具,测试覆盖分析和合规检查

全球R2017b立即可用。为更多的细节在更新的完整列表,请访问新版本页面。