MatlabFür深入学习
Datenaufbereitung，Design，Simulation Und Bereitstellung von Tiefen Neuralalen Netzen
MIT Nur Wenigen Zeilen Matlab®-codeKönnenSieDeep-Learning-TechnikenFürIhreArbeit Nutzen，Ganz Gleich，Ob Sie Algorichen Entwerfen，Daten Aufbereiten und Kennzeichnen Oter Code Generieren und Auf嵌入式系统Bereitstellen。
Matlab BietetfolgendeMöglichkeiten：
- Erterhung，Modifizierung und Analyze Von Deeve-Learning-Architekturen Mithilfe VonApps und Visualisierungstools.
- Vorverarbeitung Von Daten Undiapatisierung der地面真理 - 肯尼希恩Von Bild-，Video-und audioDaten Mithilfe Von Apps
- Beschleunigung von algorithmen aufnvidia.®-GPUS.，在Der Cloud Und In Rechenzentren，Ganz Ohne Spezielle Programmierung
- Zusammenarbeit Mit Kollegen，Die Frameworks WieTensorflow，Pytorch.und mxnet verwenden.
- 模拟und培训von dynamischem systemverhalten mit加强学习
- Generieren von.模拟禁止培训 - und testdaten aus matlab-und simuli金宝appnk®-Modellen Physikalischer Systeme
Sehen Sie，Wie Andere Kunden MatlabFür深深学习EInsetzen
贝壳
Nutzt Die Semantische Segmentierung ZurGeländeerkennung在HyperspektraLen Satellitendaten
自动化
Kennzeichnet Lidar-Daten Zur Verifizierung Eines Radarbasierten Automatisierten Fahrsystems
Ritsumeikan大学
Trainiert Faltende Neuronale Netze Anhand Von Ct-Bildern，Um Risiken Durch Strahlenbelastung Zu Reduzieren
麻省理工学院：伊连安尼威斯森根
Aufbereiten und Kennzeichnen von Bild-，Zeitreihen-und textdaten
Matlab Reduziert den ZeitaufwandFür·杜弗拉北·肯尼斯省冯·泰国·杜恩·莫登斯普齐菲斯·奥克斯普齐菲斯（录音），录音，＆exundtytaten erheblich。Synchronisieren Sie Unterschiedliche Zeitreihen，Ersetzen SieAusreißerdurchinterpolierte Werte，SchärfenSieBilder und Filtern Sie Verrauschte Signale。Verwenden Sie Interaktive Apps Zum Kennzeichnen，Beschneiden und Identifizieren Wichtiger Merkmale Sowie Integerierte Algorionen Zur AutomatiSierung des Kennzeichnungsvorgss。
Entwerfen，Trainieren und 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。
FortgesChrittene Metteren.
Simulieren und Generen von Synthetischen Daten
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.
Stellen Sie Ihr Trainiertes Modell AUF嵌入式系统，在Der Cloud Bereit的Unternehmenssystemen Oder中。MatlabUnterstütztdie automatische generierung von cuda®-CodeFürdastastrainierte netzsowiefürievor-und Nachverarbeitung，Damit Sie Speziell Die Neuesten Nvidia-GPUS，EinschließlichJetsonXavierund Nano，Als ZielhardwareVerwendenKönnen。
Wenn ES AUF Die Leistung Ankommt，KönnenSIEDEYEREN，DER Optimierte Bibliotheken Von Intel®（MKL-DNN），NVIDIA（张力，CUDNN）und ARM®（ARM Compute Library）Nutzt，UM EinsatzBereite Modelle Mit Hoher Inflenzengschwindigkeit Zu Eerstheren。
斯基里特
FortgesChrittene Metteren.
深度学习的主题
ScientVerarbeitung
Erfassen und analysieren sie signale und zeitreihendaten。
计算机视觉
Erfassen，Verarbeiten ang analyseren Sie Bilder und视频。
加强学习
Defierieren und Trainieren Sie AgentenFürdas强化学习und Stellen Sie Die Erlernten Strategien Bereit。
Schneller Einstieg.
深度学习ondramp.
Einstieg在Die Techniken Des Dee Learning Mit Diesem KostenlosenPraktischen教程。
Mehr ErfahrenÜberressourcenfürdeneinstieg
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