深度学习工具箱™（旧神经网络Toolbox™）には，アルゴリズム，事前学校済み済みの，およびおよびアプリ使使した（深深）ニューラルネットワークの设计とと実フレームワークワークされます。（Convnet，CNN）および长长期アプリアプリプロットはますできなのは解析，ネットワークアーキテクチャの解析，学习アーキテクチャの解析，ネットワークアーキテクチャの解析，学习の进解析，ネットワークアーキテクチャ编集解析，学习习编集解析，习アーキテクチャ编集解析，学习アーキテクチャ编集解析，学习アーキテクチャのと，ネットワークの编集解析，学习习进解析，学习アーキテクチャ进解析，学习习编集と，习のの解析，学校习进と状况监视监视役立ち役立ちにに役立ち役立ち役立ち役立ち役立ちに役立ち役立ち役立ちにに役立ち役立ちシャムシャムシャムシャムシャムシャムシャムシャムできなシャムシャムネットワークなどでき度なシャムシャムネットワークをでき度度シャムシャムネットワークなどの度度なシャムネットワークネットワークなどでき度なシャムシャムアーキテクチャアーキテクチャでき度なシャムシャム视视解析

Onnx™形式形式通じてtensorflow™やpytorchとモデルを交换たりたり，tensorflow-kerasやcaffeからモデルをインポートしたりできます。ライブラリ（NASNET，SCREEZENET，INECCEPION-V3，RESNET-101など）をを用した転移习をサポートていますサポートサポートていますをサポートしてますをサポートサポートて习をサポートして习をサポートし习モデルをサポートし习习をサポートて习モデルサポートサポートて习习をサポートしててい

GPUが1つつ上のワークステーションの学习高级化（并行计算工具箱™をを使用）や，NVIDIA GPU云DGXシステム，亚马逊EC2^®GPUインスタンスインスタンスなどなどのクラスターやクラウドへのスケール（马铃薯^®并行服务器™をを用）も可能。