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

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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。

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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。

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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。

画像,时系列,テキストデータの准备とラベル付け

MATLABのオーディオ,ビデオ,画像,テキストデータ用のドメインに特化したアプリを用いると,データセットの前处理とラベル付けに必要な时间を大幅に短缩することができます。异なる时系列を同期し,外れ値を补间値に置き换え,画像のブレを除去し,ノイズ信号をフィルタリングします。対话型アプリを用いて,重要な特徴のラベル付け,切り抜き,特定を行うことができます。また,このアプリにはラベル付けを半自动化するアルゴリズムも搭载しています。

モデルの设计,学习,评価

一连のアルゴリズムと学习済みモデルから始めて,ディープネットワークデザイナーアプリによってディープラーニングモデルの作成および変更を行います。ドメイン固有の问题にディープラーニングモデルを组み込みます。复雑なネットワークアーキテクチャを初めから作成する必要はありません。

ネットワークのハイパーパラメーターの最适化を行うアルゴリズムは大量の计算を必要とします。その计算を高速化するために并行计算工具箱™と高性能のNVIDIA GPUを用います..MATLABの可视化ツールと梯度-CAMやオクルージョン感度などの手法は构筑されたモデルの理解を助けます。

合成データのシミュレーションと生成

正确なモデルにはデータが重要です.MATLABは,该当するシナリオのデータが十分にない场合に,それ以上のデータを生成することができます。たとえば,虚幻引擎®などのゲームエンジンの合成画像を使用して,より多くのエッジケースを组み込みます。敌対的生成ネットワーク(GAN)を使用して,シミュレートされたカスタム画像を作成します。

金宝appSimulink中から合成データを生成することにより,センサーからデータを取得する前にアルゴリズムをテストします。これは自动运転システムで一般的に用いられるアプローチです。

Python的ベースのフレームワークとの统合

MATLABとオープンソースのフレームワークのどちらか1つだけを选択する必要はありません.MATLABでは,ONNXのインポート机能を使用して,どこからでも最新の研究成果にアクセスできます。また,NASNet,SqueezeNet,启-V3,RESNET-101など,学习済みのモデルのライブラリを活用することで,すぐに作业を开始することができます.MATLABから的Python,および的PythonからMATLABを呼び出す机能を用いて,オープンソースを使用している同僚と简単に共同作业をすることができます。

学习済みのネットワークの展开

学习済みのモデルを组み込みシステム,エンタープライズシステム,またはクラウドで展开します.MATLABは学习済みネットワークのCUDA®コードの自动生成をサポートしており,杰特森泽维尔や纳米を含む最新のNVIDIA GPUをターゲットとした,前处理,后处理用のCUDA®コードの自动生成もサポートしています。

优れたパフォーマンスが必要な场合は,英特尔®(MKL-DNN),NVIDIA(TensorRT,cuDNN),ARM®(ARM计算库)の最适化されたライブラリを活用して,高性能な推论速度をもつ展开可能なモデルを作成するコードを生成できます。

ディープラーニングに关するトピック

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信号处理

信号と时系列データを取得および解析

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コンピュータビジョン

画像とビデオを取得,处理,解析

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强化学习ポリシーを定义,学习,展开

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