딥러닝

MATLAB을이용한딥러닝

심층신경망을위한데이터준비,설계,시뮬레이션및배포

马铃薯®코드몇줄만으로작업에딥러닝기법을적용하여알고리즘을설계하고,데이터준비및레이블을지정하고,코드를생성하여임베디드시스템에배포할수있습니다。

MATLAB을사용하면다음과같은작업을할수있습니다。

  • 앱및시각화툴을사용하여딥러닝아키텍처를생성하고,수정하고,분석합니다。
  • 앱을사용하여데이터를전처리하고이미지,비디오,오디오데이터의데이터레이블지정작업을자동화합니다。
  • 전문적인프로그래밍없이nvidia.®GPU.,클라우드및데이터센터리소스에서알고리즘을가속화합니다。
  • TensorFlow,PyTorch및MxNet과같은프레임워크를사용하여동료와협력합니다。
  • 강화학습을통해동적시스템동작을시뮬레이션하고학습시킵니다。
  • 물리시스템의MATLAB및的Sim金宝appulink®모델에서시뮬레이션기반학습및테스트데이터를생성합니다。

MATLAB을사용한딥러닝활용사례

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贝壳

의미론적분할을사용하여하이퍼스펙트럼위성데이터에서지형을인식합니다。

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奥托立夫

LIDAR에레이블을지정하여레이더기반자율주행시스템을검증합니다。

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立命馆大学

CT이미지에대해컨벌루션신경망을학습시켜방사선노출위험을줄입니다。

이미지,시계열데이터및텍스트데이터의준비및레이블지정

비,MATLAB은오디오디오,이미지,텍스트데이터를위한분야별앱을통해데이터셋을전처리하고레이블을지정하는데소요되는시간을대폭줄여줍니다。서로다른시계열을동기화하고,이상값을보간값으로대체하고,이미지를디블러링하고,노이즈신호를필터링할수있습니다。대화식앱을사용하여중요한특징을레이블지정,자르기및식별할수있고,내장알고리즘을사용하여레이블지정과정을자동화할수있습니다。

모델설계,학습및평가

알고리즘과미리빌드된모델로시작하고,深层网络设计师앱을사용하여딥러닝모델을만들고수정하십시오。복잡한네트워크아키텍처를처음부터만들지않아도분야별문제를위한딥러닝모델을적용할수있습니다。

각종기법을사용하여최적의네트워크하이퍼파라미터를찾고,并行计算工具箱™와고성능NVIDIA GPU를사용하여연산집약적인알고리즘을가속하십시오。MATLAB의시각화툴과梯度-CAM및가림민감도와같은기법을사용하여모델에대한인사이트를얻을수있습니다。金宝appSimulink的를사용하여훈련된딥러닝모델이시스템수준성능에미치는영향을평가할수있습니다。

합성데이터시뮬레이션및생성

정확한모델을위해서는데이터가무척중요합니다。충분한수의적절한센서가없는경우에도MATLAB은더많은데이터를생성할수있습니다。일례로,虚幻引擎®과같은게이밍엔진에서생성된합성이미지를사용하여더많은에지케이스를적용할수있습니다。생성적적대신경망(GAN)을사용하여사용자지정시뮬레이션이미지를만들수있습니다。

金宝appSimulink的에서합성데이터를생성하여센서데이터가공급되기전에알고리즘을테스트해볼수도있는데,이는자율주행시스템에서널리사용되는방식입니다。

Python的기반프레임워크와통합

MATLAB과오픈소스프레임워크중하나를선택할필요가없습니다。MATLAB에서는ONNX가져오기기능을사용하여어디서나최신연구결과에액세스할수있으며,NASNet,SqueezeNet,启-V3,RESNET-101과같은미리빌드된모델라이브러리를사용하여빠르게시작할수도있습니다。MATLAB에서Python的을호출하고的Python에서MATLAB을호출할수있어오픈소스를사용하는동료들과쉽게협력할수있습니다。

학습된네트워크배포

훈련된모델을임베디드시스템,엔터프라이즈시스템,FGPA기기또는클라우드에배포할수있습니다。MATLAB은훈련된신경망에대한자동CUDA®코드생성을지원하며,이외에도최신NVIDIA GPU에맞는전처리및후처리를지원합니다。

성능이중요한경우,英特尔®,NVIDIA,ARM®의최적화된라이브러리를활용하여코드를생성함으로써고성능의추론속도로배포가능한모델을생성할수있습니다。에지배포의경우,사용자는신경망을FPGA에프로토타이핑하고프로덕션준비가된HDL을생성하여어떤기기에대해서도타겟팅할수있습니다。

딥러닝주제

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신호처리

신호및시계열데이터를수집하고분석합니다。

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컴퓨터비전

이미지와비디오를수집,처리및분석합니다。

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강화학습

강화학습정책을정의,학습및배포합니다。

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