Deep Learning Toolbox™提供了一个框架，用于设计和实现带有算法、预训练模型和应用程序的深度神经网络。您可以使用卷积神经网络(ConvNets、CNNs)和长短期记忆(LSTM)网络对图像、时间序列和文本数据进行分类和回归。您可以使用自动区分、自定义训练循环和共享权来构建生成对抗网络(GANs)和暹罗网络等网络体系结构。通过Deep Network Designer应用程序，您可以设计、分析和培训网络图形。实验管理器app可以帮助您管理多个深度学习实验，跟踪训练参数，分析结果，并比较不同实验的代码。您可以可视化层激活并以图形方式监控培训进度。

您可以通过ONNX™格式与TensorFlow™和PyTorch交换模型，并从TensorFlow- keras和Caffe导入模型。工具箱支持与DarkNe金宝appt-53, ResNet-50, NASNet, SqueezeNet和许多其他的迁移学习pretrained模型。

您可以在单个或多个gpu工作站(使用Parallel Computing Toolbox™)加速训练，也可以扩展到集群和云，包括NVIDIA^® GPU云和Amazon EC2^® (GPU实例MATLAB^®并行服务器™)。