für深度学习
Datenaufbereitung，Design，Simulation Und Bereitstellung von Tiefen Neuralalen Netzen
Mit nur wenigen Zeilen MATLAB®-Code können Sie Deep-Learning-Techniken für我想了解一下，您的算法和嵌入式系统代码。
MATLAB bietet folgende Möglichkeiten:
- Erstellung, modifiierung and analysis von Deep-Learning-Architekturen mithilfe vonApps und Visualisierungstools.
- 我们应该建立一个自动化系统Ground-Truth-Kennzeichnungvon Bild-，视频和音频数据应用程序
- 算法英伟达®-GPUS.，在云中，在雷森特伦，我们的程序
- Zusammenarbeit Mit Kollegen，Die Frameworks WieTensorFlow, PyTorchund mxnet verwenden.
- 模拟und培训von dynamischem systemverhalten mit强化学习
- Generieren von.simulationsbasierten使用MATLAB和Simulink进行训练和测试金宝app®-Modellen物理和
Sehen Sie，Wie Andere Kunden MatlabFür深深学习EInsetzen
壳牌
Nutzt die semantische segmenerung zur Geländeerkennung in hyperspektralen卫星日期
Autoliv
Kennzeichnet LiDAR-Daten zur验证雷达自动化系统
立命馆大学
Trainiert Faltende Neuronale Netze Anhand Von Ct-Bildern，Um Risiken Durch Strahlenbelastung Zu Reduzieren
Aufbereiten und Kennzeichnen von Bild-，Zeitreihen -和Textdaten
MATLAB reduziert den Zeitaufwand für die Vorverarbeitung und Kennzeichnung von Datensätzen dank domänenspezifischer Apps für Audio-， Video-， Bild- and Textdaten erheblich。同步您的短信，您的短信，您的短信，schärfen您的短信和过滤您的短信。交互式应用程序是Kennzeichnen, beshneiden和identififiieren, Merkmale sowie integrierte Algorithmen and ur Automatisierung des kennzeichnungorgen。
Entwerfen, Trainieren和Bewerten von Modellen
Beginnen Sie Mit EinemVollständenensatz von algorimen und Vorgefertigten Modellen underelen und Modifizieren Sie Dann Deeve-Learning-Models Mit Der Dear Network Designer-App。Integerieren Sie Deey-Leach-ModelseFüromänenspezifische问题，Ohne Komplexe Netzarchitekturen von Grund Auf Neu EtersherenZuMüssen。
Nutzen Sie Techniken Zum Findend der Optimalen netzwerk-hyperparameter Sowie Die Parent Computing Toolbox™und Leistungsstarke Nvidia-GPU，UM Diese BerechnungsIntensiveniven algorithmenzu Beschleunigen。Verwenden Sie Visualisierungstools在Matlab und Techniken Wie Grad-Cam uncclusion敏感性，UM Erkenntnisse Zu Ihrem Modell Zu Gewinnen。麻省理工金宝app学院SimulinkKönnenSieDie Auswirkungen ihres Trainierten Deey-Learning-Modells Auf Die Performance AUF Systemebene Bewerten。
合成数据的相似性和普遍性
DatenFürGenaue型号Sind Ontscheidend，und Matlab KannZusätzlicheTyenErzeugen，Wenn Sie NichtÜberGenug Geeignete SzenarienVerfügen。Verwenden Sie Zum Beispiel Synthetische Bilder von Computerspiel-engines Wie der Unreal引擎®，UM MehrGrenzfällezuberücksichtigen。Verwenden Sie生成的对抗网络（GANS），UM Benutzerdefinierte Simulierte Bilder Zu Eersthenen。
Testen Sie algorithmen，Bevor Daten von Sensoren ZurVerfügungStehen，Indem Sie Synthetische Daten Aus Simu金宝applink Generieren。Dieser Ansatz WirdHäufig在Automatisierten Fahrsystemen Verwendet。
在Python-Basierte框架中集成
SieMüsenSichNicht Zwischen Matlab und Open-Source-Frameworks Ontscheiden。MITMatlabKönnenSieVonüberallAUF Die Neuesten Forschungsergebnisse Zugreifen，Indem Sie Die Onnx-importfunktionen Nutzen。AußerdemKönnenSiefürdenschnelleneinstieg eine bibliothek von Vorgefertigten Modellen Wie Nasnet，Screezenet，Inception-V3 und Resnet-101 Verwenden。Da Sie Python Aus Matlab und Matlab Aus Python HerausAufrufenKönnen，KönnenSieGanzLeicht Mit Kollegen Zusammenarbeiten，Die Open Source Verwenden。
FortgesChrittene Metteren.
Bereitstellen trainierter Netze
斯特伦您将在嵌入式系统模型中学习，在Unternehmenssystemen中学习，在Cloud berit中学习FGPA-Geräten。MATLAB unterstützt模具自动控制®-codeFürdastastrainierte netzsowiefürievor-und nachverarbeitung，Um speziell neueste nvidia-grafikkarten als Zielhardware Einzusetzen。
请您访问我们的网站:können您的代码是关于英特尔的最优参考文献®，nvidia und手臂®那么，嗯，这就是我们的推理模型。Für Edge Deployment können Sie einen prototype Ihres Netzwerks auf einem FPGA erstellen and dann serienreife HDL für jedes beliebige Gerät generieren。
斯基里特
FortgesChrittene Metteren.
深度学习的主题
Signalverarbeitung
我们可以对信号和时间进行分析。
计算机视觉
Erfassen，Verarbeiten ang analyseren Sie Bilder und视频。
强化学习
Defierieren und Trainieren Sie AgentenFürdas强化学习und Stellen Sie Die Erlernten Strategien Bereit。
Schneller Einstieg.
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