Gabriel Ha,Mathworks
深度学习工具箱™为设计和实现具有算法,预磨料模型和应用的深度神经网络提供框架。您可以使用卷积神经网络(CoundNet,CNN)和长短期内存(LSTM)网络在图像,时序和文本数据上执行分类和回归。您可以使用自动分化,自定义训练循环和共享权重构建网络架构,例如生成的对抗网络(GANS)和暹罗网络。使用深度网络设计器应用程序,您可以以图形方式设计,分析和培训网络。实验管理器应用程序可帮助您管理多个深度学习实验,跟踪培训参数,分析结果和与不同实验的代码进行比较。您可以可视化图层激活和图形监控培训进度。
您可以通过Tennx格式和来自Tensorflow-Keras和Caffe的INNX格式和进口模型与TensoRflow™和Pytorch交换模型。Toolbox支持使用D金宝apparkNet53,Reset-50,NASNet,Screezenet和许多其他预磨模的转移学习。
您可以在单个或多个GPU工作站上加快培训(并行计算工具箱™),或扩展到集群和云,包括NVIDIA® GPU Cloud and Amazon EC2® GPU instances (with MATLAB Parallel Server™).
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