深度学习

MATLAB的深度学习

深度神经网络的数据准备、设计、模拟和部署

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深度学习应用

只用了几行MATLAB®无论是设计算法、准备和标记数据，还是生成代码并部署到嵌入式系统，您都可以将深度学习集成到应用程序中。

信号处理

信号处理

获取和分析信号和时间序列数据

图像处理和计算机视觉

计算机视觉

获取、处理和分析图像和视频

强化学习

深度强化学习

定义、训练和部署强化学习策略

雷达

雷达

将人工智能技术应用于雷达应用

激光雷达

激光雷达

将人工智能技术应用于激光雷达

无线

无线

将人工智能技术应用于无线通信应用

为什么用MATLAB进行深度学习?

MATLAB使得从深度学习模型到现实世界人工智能(AI)驱动的系统变得很容易。

面向工程师的AI:构建AI系统(凌晨)

数据进行预处理

使用交互式应用程序来标记、裁剪和识别重要特征，以及内置算法来帮助自动化标记过程。

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训练和评估模型

从一套完整的算法和预构建模型开始，然后使用深度网络设计器应用程序创建和修改深度学习模型。

探索模型

模拟数据

通过将深度学习模型包含到系统级Simulink仿真中来测试它们。金宝app测试在硬件上难以测试的边缘用例场景。了解您的深度学习模型如何影响整个系统的性能。

将AI集成到系统级设计中

部署训练有素的网络

将训练过的模型部署在嵌入式系统、企业系统、FPGA设备或云上。从Intel生成代码®,英伟达®，和ARM®库来创建具有高性能推理速度的可部署模型。

探索边缘AI选项

与基于python的框架集成

MATLAB允许您通过导入Tensorflow模型和使用ONNX功能从任何地方访问最新的研究。您可以使用预构建模型库，包括NASNet、SqueezeNet、Inception-v3和ResNet-101。从MATLAB调用Python，反之亦然，使您能够与使用开源的同事协作。

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深度学习与MATLAB教程和示例

无论您是深度学习新手还是寻找端到端工作流，都可以探索这些MATLAB资源，以帮助您完成下一个项目。

深度学习教程和例子- MATLAB和Simulink。金宝app教程

学习基础知识

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提高你的技能

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深度学习工具箱

设计、训练和分析深度学习网络。

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代码在

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