MATLABによるディープラーニング
ディープニューラルネットワークのためのデータ准备,设计,シミュレーション,および展开
わずか数行のMATLAB®コードで,アルゴリズムの设计,データの准备とラベル付け,もしくはコード生成と组み込みシステムへの展开などの作业の有无に关わらず,ディープラーニングをご活用いただけます。
MATLABを使用すると,以下のことを行うことができます。
- アプリと可视化ツールを使用して,ディープラーニングアーキテクチャを作成,変更,分析します。
- アプリを使用して,データを前处理し,イメージ,ビデオ,およびオーディオデータの地面真相ラベリングを自动化します。
- 専门的なプログラミング行うことなく,NVIDIA®GPU,クラウド,およびデータセンターリソースのアルゴリズムを高速化できます。
- TensorFlow,PyTorch,およびMxNetなどのフレームワークを使用している方とも共同作业が可能です。
- 强化学习を用いて,动的システムの动作をシミュレーションし,学习させます。
- MATLAB的Si金宝appmulinkと®で作成された物理系モデルのシミュレーションから学习およびテストデータを生成します。
MATLABによるディープラーニングの导入事例
贝壳
セマンティックセグメンテーションを使用して,ハイパースペクトル卫星データの地形认识を行っています。
奥托立夫
激光雷达にラベルを付けて,レーダーベースの自动运転システムを検证しています。
立命馆大学
CT画像で畳み込みニューラルネットワークを学习させて,放射线被曝リスクを低减しています。
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