MATLAB para深度学习
Preparación de datos, diseño, simulación y despliegue para redes neuronales profunda
Con Tan Solo UnasPocasLíneasdeCódigode Matlab®，Puedeaplicartécnicasde深深学习A Su Trabajo，Tanto Sidiseñaalloritmos como si prestifia ytiqueta datos o generacódigoylo despliega en sistemas embebidos。
Con MATLAB, es possible:
- 关于深度学习的分析应用程序y herramientas de visualización．
- 这是自动程序Etiriquetado deValidación（地面真理）De datos De imagen, vídeo y音频介质应用程序。
- Acelerar algoritmos enGPU英伟达®我们的目的是为了我们的目的，特别是为了我们的目的。
- Colaborar con colegas utilization marcos comoTensorFlow, PyTorchy MxNet。
- 相似的是我们的系统在dinámicos中间强化学习．
- 一般情况下都是这样basados en simulaciones在MATLAB和Simulink中建立了系统模型金宝app®．
Vea cómo otras personas利用MATLAB进行深度学习
壳牌
利用地球卫星的高光谱进行协商。
Autoliv
礼仪激光雷达para la verificación de un sistema de conducción automatizado basado雷达。
立命馆大学
Entrena redes neuronales convolucionales imágenes de TC para reducir el riesgo exposición a la radiación。
Preparación y etiquette etado de datos de imágenes，系列时间数y texto
MATLAB减少意义1埃莱姆普NECESARIO Para Preprocesar y atiquetar los conjuntos de Datos Con AppsEspectíficasdel Dominio Para Datos de Audio，Vídeo，imágenesy texto。Sincronice系列暂时超越，repmplate los valoresatípicospoor valores Interpolados，Enfoque lasimágenesyfiltre lasseñalesconruido。Utilice Las Apps Interactivas Para EtiqueTar，Recortar E IdentivingarCaracterísticas重要组，Y LOS Algoritmos InclactAcos Para Automatizar El Proceso de Etiquetado。
Introduccion
Probar tecnicas avanzadas
Diseño, entrenamiento y evaluación de modelos
完成预先定义的算法模型，después，在应用程序深度网络设计器中修改深度学习模型。将深度学习模型纳入到我们的作品中去。
Utilice técnicas para encontrar los hiperparámetros de red óptimos y Parallel Computing Toolbox™y GPU NVIDIA de alto rendimiento para acelerar estos algoritmos de alta carga computacional。利用herramientas visualización de MATLAB y técnicas como grado - cam y la sensibilidad a la oclusión para comprender mejor su modelo。利用Simuli金宝appnk来评估cómo一种深度学习的模式，我们可以将其应用到系统中。
Simulaciónyyaceracióndeatossintéticos
我们的数据是精确模型的关键，我们的数据是不能解决充分的情况的。Por ejemplo, utilice imágenes sintéticas de motores de juegos, como虚幻引擎®， para incorporated más casos límite。Utilice redes generativas antagónicas (GAN) para crear imágenes simuladas personalizadas。
Pruebe los algoritmos antes de que estén disponbles los datos de los sensorres generando datos sintéticos mediante 金宝appSimulink, un enfo习惯于利用系统conducción autónoma。
Integración con marcos basados en Python
对马科斯来说，没有必要在MATLAB中强制执行código。MATLAB允许acceder a últimas investigaciones desde cualquier lugar utilzdo las funcionalidades de importación de ONNX, y también puede utilzar una librería de modelos predefinidos，包括NASNet, SqueezeNet, Inception-v3 y ResNet-101, para empezar rápidamente。La posibilidad de llamar a Python desde MATLAB y a MATLAB desde Python允许合作fácilmente con colegas que utilization código abierto。
Probar tecnicas avanzadas
这是一种语言
Despliegue su mocko entrenado en Sistemas embebidos，Sistemas Empresariales，Dispositivos FPGA O La Nube。Matlab Soporta LaWeneraciónAimailáticadeCódigoCUDA®para una red entrenada, así como para el preprocesamiento y el posprocesamiento destinados al despliegue específico en las GPU NVIDIA más recies。
请您向我们介绍一下，请您向我们介绍código，并向我们介绍librerías®，nvidia y手臂®我们可以用这种方式来推断。Para la implementación en edge, puede prototipar la red en FPGA y, luego, general HDL listo Para producción y desplegarlo en cualquier dispositivo。
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Temas de deep Learning
procesamiento deseñales.
我们可以从时间序列中找到相应的数据。
人工视觉
Adquiera，Procese Y Analiceimágenesyvídeos。
强化学习
关于强化学习的定义。
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Treinta días de exploración a subalance。
探索深度学习工具箱
¿¿pr
他擅长深度学习。
