Matlab深入学习
深度神经网络的数据准备、设计、仿真和部署
只用几行MATLAB®代码，您可以将深度学习技术应用到您的工作中，无论您是设计算法，准备和标记数据，或生成代码和部署到嵌入式系统。
用MATLAB，你可以:
- 使用的创建，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地面真理标签使用应用程序的图像，视频和音频数据。
- 加快算法英伟达®GPUS.、云和数据中心资源，而不需要专门的编程。
- 使用类似于Tensorflow，Pytorch，和mxnet。
- 模拟和训练动态系统行为加强学习。
- 生成仿真为基础训练和测试数据从MATLAB和Simulink金宝app®物理系统的模型。
了解其他人如何使用Matlab进行深度学习
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只用几行MATLAB®代码，你可以构建深度学习模型，而不需要是专家。探索MATLAB如何帮助您执行深度学习任务。
- 轻松访问最新的型号，包括googlenet.,vgg-16.,vgg-19.,AlexNet，Reset-50，Reset-101和Inception-V3。
- 加快算法英伟达®GPUS.、云和数据中心资源，而不需要专门的编程。
- 创建，修改，并分析复杂的深度神经网络架构使用MATLAB应用程序和可视化工具。
- 自动化地面真理标签使用应用程序的图像，视频和音频数据。
- 使用来自咖啡和TensoRflow-eras.。
- Matlab支金宝app持ONNX™，因此您可以使用类似于PyTorch和MxNet。
为什么要使用MATLAB进行深度学习?
互操作性
这不是一个/或选择在MATLAB和基于python的框架之间。MATLAB使金宝app用ONNX导入和导出功能支持与开源深度学习框架的互操作性。在最重要的地方使用MATLAB工具——访问功能和Python中不可用的预构建函数和应用程序。
使用标签应用程序深度学习工作流语义分割。
预处理的应用程序
快速到达网络培训。预处理数据集与特定于域的Audio，视频和图像数据的应用程序。在使用Deep Network Designer应用程序创建复杂的网络架构或修改掠夺网络以进行转移学习之前，可视化，检查和修复问题。
多平台部署
在任何地方部署深度学习模型包括CUDA，C代码，企业系统或云。绩效事项时，您可以生成利用英特尔利用优化库的代码®（MKL-DNN），NVIDIA（张于Rensorr，Cudnn）和ARM®（ARM Compute库）以具有高性能推理速度的可部署模型。
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