加布里埃尔·哈,马修斯
深度学习工具箱™ 提供一个框架,用于设计和实现具有算法、预训练模型和应用程序的深度神经网络。您可以使用卷积神经网络(convnet、CNNs)和长-短期记忆(LSTM)网络对图像、时间序列和文本数据执行分类和回归。您可以使用自动区分、自定义训练循环和共享权重构建网络体系结构,如生成性对抗网络(GAN)和暹罗网络。使用Deep Network Designer应用程序,您可以图形化地设计、分析和训练网络。“实验管理器”应用程序可帮助您管理多个深度学习实验、跟踪训练参数、分析结果以及比较不同实验的代码。您可以可视化图层激活并以图形方式监控培训进度。
您可以使用TensorFlow交换模型™ 通过ONNX格式和TensorFlow Keras和Caffe导入模型。工具箱支持使用DarkNet53、ResNet-50、NASNet、SqueezeNet和许多其他预训练模型进行迁移学习。金宝app
您可以在单个或多个GPU工作站上加速培训(使用并行计算工具箱)™), 或者扩展到集群和云,包括NVIDIA® GPU云和亚马逊EC2® GPU实例(带MATLAB并行服务器)™).
您还可以从以下列表中选择网站:
选择中国站点(中文或英文)以获得最佳站点性能。其他MathWorks国家/地区站点不适合您所在位置的访问。