MATLABによるディープラーニングの新機能

MATLABを使用すれば,専門知識をもたない一般のユーザーも簡単にディープラーニングを実行できます。モデルのデザインや構築,ネットワークの学習や可視化,配布に使える最新機能をご確認ください。

新功能

实验管理器应用程序 :

管理多个深度学习实验，跟踪训练参数，分析比较结果和代码

詳細を見る

データの準備とラベリング

  • ビデオラベラー:ビデオまたは画像シーケンスにグランドトゥルースデータをラベル付け
  • オーディオラベラー:オーディオデータセットのグランドトゥルースラベルの対話形式での定義および可視化
  • 新機能信号のラベル付け:信号の対話形式での可視化およびラベル付け
  • 新機能ピクセルラベルデータストア:2次元および3次元のセマンティックセグメンテーションデータのピクセル情報を保存
  • 新機能オーディオデータストア:大量の録音データを管理
  • 新機能画像データストア:3次元データのサポート

ネットワーク構造

  • 新機能氮化镓,暹罗ネットワーク,アテンションネットワーク,および変分オートエンコーダーなどの高度なネットワーク構造を構築
  • ディープラーニングオブジェクト検出器“你只看一次”(YOLO)意思v2を学習させ,CUDAとCコードを生成
  • 深层网络设计师:ディープネットワークをグラフィック形式で設計および解析し,MATLABコードを生成
  • カスタム層のサポート:複数の入出力を行う新しい層を定義および損失関数を設定(分類および回帰)
  • ビデオ分類やジェスチャー認識用にLSTMと畳み込み層を結合

ディープラーニングの相互運用性

  • ONNXモデル形式を使用してCUDAコードを生成し,他のディープラーニングフレームワークを持つモデルのインポートおよびエクスポートを実行
  • 新機能MobileNet-v2 resnet - 101、Inception-v3 SqueezeNet, NASNet-Large,およびXceptionと連携する機能
  • TensorFlow-KerasモデルをインポートしてC, c++,およびCUDAコードを生成
  • 咖啡モデルをDAGネットワークにインポート

MATLABでサポートされている事前学習済みモデルを記載した,包括的なリストをご覧ください。

ネットワークの学習

  • 自動的にネットワークの性能を検証し,検証指標がそれ以上改善されなくなった場合に学習を停止
  • 新機能ディープラーニングネットワークで3次元画像データを学習
  • ベイズ最適化を使用したハイパーパラメーターの調整を実行
  • 最適化アルゴリズムの追加:亚当およびRMSProp
  • 並列かつ複数のGPU上でDAGネットワークを学習
  • 英伟达帕とクラウドプラットフォーム上でディープラーニングモデルを学習

デバッグと可視化

  • DAGアクティベーション:ResNet-50, resnet - 101, GoogLeNet, Inception-v3などのネットワークに対する中間アクティベーションを可視化
  • 精度,損失,検証指標のプロットにより学習の進行状況を監視
  • ネットワークアナライザー:学習前のネットワークアーキテクチャの問題を可視化,解析,および検索
  • 新機能LSTMネットワークのアクティベーションを可視化し,Grad-CAMを使用して分類の決定を理解

展開

  • 新機能YOLO v2意思オブジェクト検出器,DeepLab-v3 + MobileNet-v2, Xception, densenet - 201,および再帰型ネットワークなどのネットワーク向けコードの生成
  • 新機能手臂马里GPUに深層学習ネットワークを展開
  • 新杰森AGX Xavierおよび杰森Nanoプラットフォームへの自動展開
  • パフォーマンスを向上させるために,共有メモリを使用してCUDAの最適化した転置行列を適用

強化学習

  • 新機能強化学習アルゴリズム:DQN, DDPG, A2C, PPOなどのアルゴリズムを使用して,ディープニューラルネットワークポリシーを学習
  • 環境のモデル化MATLABモデルと仿真金宝app软件モデルを作成して環境を表現し,学習ポリシーに観測および報酬信号を供給
  • 学習の加速化:GPUとマルチコアCPUに関するポリシー学習を並列化
  • 新機能リファレンスの例:自動運転,ロボット,および制御設計アプリケーションのための強化学習ポリシーを実装

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