深度学习工具箱™（以前の神经网络工具箱™）は，ディープニューラルネットワークの设计と実装のためのフレームワークに，アルゴリズム，学习済みモデル，およびアプリを提供します。畳み込みニューラルネットワーク（ConvNets，CNN）および长期短期记忆（LSTM）ネットワークを使用して，画像，时系列，およびテキストデータの分类および回帰を実行できます。カスタムのトレーニングループ，重みの共有，自动微分を使用して，敌対的生成ネットワーク（GAN）や连体ネットワークのような高度なネットワークアーキテクチャを构筑できます。アプリとプロットは，アクティベーションの可视化，ネットワークアーキテクチャの编集と分析，トレーニングの进行状况の监视に役立ちます。

ONNXフォーマットを使用してTensorFlow™およびPyTorchとモデルを行き来させたり，TensorFlow-Kerasおよび来自Caffeからモデルをインポートできます。ツールボックスは，事前学习済みのモデル（NASNet，SqueezeNet，启-V3，RESNET-101を含む）のライブラリにより転移学习をサポートします。

并行计算工具箱™を利用して，単一のまたは复数のGPUを持つワークステーションで学习速度を向上し，MATLAB并行服务器^TM值を利用して，NVIDIA^®GPU云および的Amazon EC2^®GPUインスタンスを含むクラスターやクラウドに拡张できます。