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定量金融学有什么新Low-Code AI在MATLAB R2023a
MATLAB提供low-code应用设计、优化、评估和优化的人工智能模型。在这篇文章中,我将展示一些应用程序的功能,介绍了MATLAB R2023a。这些新功能的深层网络设计师,分类学习者,回归学习者,和实验应用使更多low-code AI的定制和集成。
图:MATLAB应用low-code机器学习更深的学习
更具体地说,这篇文章谈到了以下新的特点:
对于大多数深度学习的任务,您可以使用内置的MATLAB层(见深度学习层的列表)。如果没有一个内置的层,你需要为你的任务,你就可以定义您自己的自定义深度学习层。另一种情况可以包括自定义网络层是网络时从外部进口深度学习平台,如TensorFlow™, PyTorch®,或ONNX™。导入函数可能会生成一个自定义层的一层不能被转换成一个内置的MATLAB层。更多地了解这个场景,看到我们以前的博客文章从TensorFlow进口模型,PyTorch ONNX。
图:从TensorFlow进口网络、PyTorch或ONNX可能包含自动生成自定义层。
现在您可以查看自定义层,自动生成或以编程方式创建的,深层网络设计师!如以下图所示,您可以查看自定义图层属性甚至点击“编辑层代码”打开文件,其中包含自定义层代码。
图:视图定制层深的网络设计师应用。
文档的例子视图自动生成自定义层使用深层网络设计师展示了如何从TensorFlow导入模型和视图生成的自定义层importTensorFlowNetwork函数的网络设计师应用。下面的动画演示这个例子。
动画图:从TensorFlow进口网络和开放的网络在网络设计师应用查看网络体系结构和自动生成自定义层。
如果没有一个内置的层,你需要为你的任务(除了创建一个自定义层),您可以使用一个功能层,一个指定的函数适用于层输入。现在您可以使用一个函数层设计网络时深层网络设计师。您可以编辑功能的应用程序,如下图所示,通过直接指定层的功能属性。
图:使用和编辑功能层,当你创建一个网络与深层网络设计师应用。
下面的动画显示了如何创建一个卷积网络,其中包括一个功能层,深层网络设计师应用。应用功能层softsign操作($ f (x) = \压裂{x} {x 1 + | |} $)的输入。看到文档的例子Softsign层定义为功能层学习如何构建相同的网络编程。
动画人物:使用功能层,应用softsign操作当你构建一个卷积神经网络在网络设计师应用。
的实验管理器介绍了应用3年前和现在可以运行实验机器学习模型除了深度学习模型。MATLAB R2023a带来了机器学习应用程序之间的集成(分类学习者和回归的学习者经理)和实验。你现在可以直接出口机器学习模型实验管理器和优化hyperparameters。看到所有优化选项,查看文档主题:
图:出口的机器学习模型分类学习者和回归实验学习者应用程序管理器应用程序。
您可以导出一个训练有素的机器学习模型的分类学习者和回归学习者应用程序通过点击创建实验导出选项卡的应用,如下列图所示。
图:出口经理训练回归模型从回归学习者实验。
导出的模型自动加载一个新的实验在实验管理器应用程序,然后你可以预先选择hyperparameters实验运行,这是独一无二的每种类型的机器学习模型。您还可以指定哪个hyperparameters运行实验。
图:实验的结果在实验管理器从回归模型导出的学习者
看到完整的工作流如何出口机器学习模型和运行实验,查看文档例子:
以下三个动画演示如何执行的关键步骤优化分类模型的示例中使用实验管理器。这些步骤是:
动画人物:准备数据分类模型和开放分类学习者应用。
动画人物:在分类学习者应用,火车多个分类模型,选择表现最好的模型,导出模型实验管理器应用程序。
动画人物:在实验管理器应用程序,运行实验优化hyperparameters分类模型。
图:MATLAB应用low-code机器学习更深的学习
更具体地说,这篇文章谈到了以下新的特点:
对于大多数深度学习的任务,您可以使用内置的MATLAB层(见深度学习层的列表)。如果没有一个内置的层,你需要为你的任务,你就可以定义您自己的自定义深度学习层。另一种情况可以包括自定义网络层是网络时从外部进口深度学习平台,如TensorFlow™, PyTorch®,或ONNX™。导入函数可能会生成一个自定义层的一层不能被转换成一个内置的MATLAB层。更多地了解这个场景,看到我们以前的博客文章从TensorFlow进口模型,PyTorch ONNX。
图:视图定制层深的网络设计师应用。
文档的例子视图自动生成自定义层使用深层网络设计师展示了如何从TensorFlow导入模型和视图生成的自定义层importTensorFlowNetwork函数的网络设计师应用。下面的动画演示这个例子。
动画图:从TensorFlow进口网络和开放的网络在网络设计师应用查看网络体系结构和自动生成自定义层。
如果没有一个内置的层,你需要为你的任务(除了创建一个自定义层),您可以使用一个功能层,一个指定的函数适用于层输入。现在您可以使用一个函数层设计网络时深层网络设计师。您可以编辑功能的应用程序,如下图所示,通过直接指定层的功能属性。
图:使用和编辑功能层,当你创建一个网络与深层网络设计师应用。
下面的动画显示了如何创建一个卷积网络,其中包括一个功能层,深层网络设计师应用。应用功能层softsign操作($ f (x) = \压裂{x} {x 1 + | |} $)的输入。看到文档的例子Softsign层定义为功能层学习如何构建相同的网络编程。
图:出口的机器学习模型分类学习者和回归实验学习者应用程序管理器应用程序。
您可以导出一个训练有素的机器学习模型的分类学习者和回归学习者应用程序通过点击创建实验导出选项卡的应用,如下列图所示。
图:实验的结果在实验管理器从回归模型导出的学习者
看到完整的工作流如何出口机器学习模型和运行实验,查看文档例子:
以下三个动画演示如何执行的关键步骤优化分类模型的示例中使用实验管理器。这些步骤是:- MATLAB的几行代码,准备的数据分类。
- 在分类学习者应用,训练分类模型和出口表现最好的模型实验管理器应用程序。
- 在实验管理器应用程序,运行实验优化hyperparameters导出的分类模型。
动画人物:准备数据分类模型和开放分类学习者应用。
动画人物:在分类学习者应用,火车多个分类模型,选择表现最好的模型,导出模型实验管理器应用程序。
动画人物:在实验管理器应用程序,运行实验优化hyperparameters分类模型。
结论
MATLAB low-code人工智能应用程序帮助您快速掌握使用机器学习和深度学习,但也为可视化提供高级功能,定制和优化。你尝试了一个MATLAB人工智能应用程序?评论来谈谈你最喜欢的和不太喜欢的应用程序功能,以及如何使用新的R2023a应用特性。看到所有的新的应用功能,查看机器学习和深度学习发行说明。
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