在MATLAB中的新功能深度学习？

MATLAB使每个人都可以轻松地进行深度学习，即使您不是专家。查看用于设计和构建您自己的模型、网络培训和可视化以及部署的最新特性。

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

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数据准备和标签

  • 视频标签器:在视频或图像序列中标记地面真实数据
  • 音频标签器:交互式地定义和可视化音频数据集的地面真值标签
  • 新信号贴标：可视化和标签信号交互
  • 新像素标签数据存储:存储二维和三维语义分割数据的像素信息
  • 新音频数据存储：管理录音的大集合
  • 新图像数据存储:支持3D数据金宝app

网络体系结构

  • 新建立先进的网络架构，如GANs, Siamese网络，注意力网络，和变分自动编码器
  • 训练“you-only-look-once”(YOLO)意思v2深度学习 对象探测器和生成C和CUDA代码
  • 深度网络设计器:图形化设计和分析深度网络，并生成MATLAB代码
  • 支持自定义层:定义具有多个输金宝app入和输出的新层，并为分类和回归指定丢失函数
  • 结合LSTM和卷积层用于视频分类和手势识别

深度学习的互操作性

  • 与其他深度学习框架使用ONNX模型格式导入和导出模型并生成CUDA代码
  • 新工作能力与MobileNet-V2，RESNET-101，启-V3，SqueezeNet，NASNet-大，Xception
  • 导入TensorFlow-Keras模型并生成C, c++和CUDA代码
  • 进口DAG网络中来自Caffe模型导入

参见综合列表在MATLAB中支持预先训练的模型金宝app。

网络训练

  • 自动验证网络性能，并停止训练的时候验证指标停止提高
  • 新在3D图像数据上训练深度学习网络
  • 使用贝叶斯优化执行超参数调整
  • 额外的训练优化器:Adam和RMSProp
  • 在多个gpu上并行地训练DAG网络
  • 火车深学习关于NVIDIA DGX和云平台车型

调试和可视化

  • DAG激活:可视化ResNet-50、ResNet-101、GoogLeNet和incepo -v3等网络的中间激活
  • 监控培训进度的准确性，损失和验证指标
  • 网络分析仪：可视化，分析，并找到训练前在网络架构问题
  • 新可视化激活的LSTM网络和使用grado - cam来理解分类决策

部署

  • 新产生用于网络如YOLO V2对象检测器，DeepLab-V3 +，MobileNet-V2，Xception，DenseNet-201，和经常性的网络代码
  • 新部署深度学习网络武装马里gpu
  • 新自动部署到Jetson AGX Xavier和Jetson Nano平台
  • 使用共享内存应用CUDA优化转置来提高性能

强化学习

  • 新强化学习算法：火车使用DQN，DDPG，A2C，PPO，等算法深层神经网络策略
  • 环境建模:创建MATLAB和Simulink模型来表示环境，并为培训策略提供观察金宝app和奖励信号
  • 加速训练:在gpu和多核cpu上并行化策略训练
  • 新参考例子：实施自动驾驶的政策，机器人和控制设计应用

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