在MATLAB中的新功能深度学习？

MATLAB使得深学习过程变得简单和方便为大家，即使你不是一个专家。检查出的设计和建造自己的模型，网络训练和可视化，并部署最新的功能。

新功能

实验管理器应用程序 ：

管理多个深度学习实验，不断的训练参数跟踪，分析和比较结果和代码

学到更多

数据准备和标签

  • 视频贴标机：在视频或图像序列标签地面实况数据
  • 音频贴标：交互定义和可视化音频数据集的地面实况标签
  • 新信号贴标：可视化和标签信号交互
  • 新像素标签数据存储：对于2D和3D语义分割数据存储的像素信息
  • 新音频数据存储：管理录音的大集合
  • 新图像数据存储：对3D数据的支持金宝app

网络架构

  • 新建设先进的网络架构像甘斯，连体网络，关注网络，变自动编码
  • Train a “you-only-look-once” (YOLO) v2 deep learning object detector and generate C and CUDA code
  • 深层网络设计师：图形设计和分析深层网络和生成MATLAB代码
  • 定制层支持：定义新的层用多个金宝app输入和输出，以及用于分类和回归指定损耗函数
  • 结合LSTM和卷积层的视频分类和手势识别

深度学习互操作性

  • 进出口机型使用ONNX模型格式，并生成CUDA代码等深学习框架
  • 新工作能力与MobileNet-V2，RESNET-101，启-V3，SqueezeNet，NASNet-大，Xception
  • 进口TensorFlow-Keras模型和生成C，C ++和CUDA代码
  • 进口DAG网络中来自Caffe模型导入

见的完整列表在MATLAB支持预训练模式金宝app。

网络培训

  • 自动验证网络性能，并停止训练的时候验证指标停止提高
  • 新火车3D图像数据的深度学习网
  • 使用贝叶斯优化执行超参数调整
  • 亚当和RMSProp：培训其他优化
  • 火车DAG网络并行和多GPU
  • 火车深学习关于NVIDIA DGX和云平台车型

调试和可视化

  • DAG激活：像RESNET-50，RESNET-101，GoogLeNet，并启-V3网络可视化中间激活
  • 与地块的准确性，损失和验证指标监控训练进度
  • 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LSTM网络的激活和使用梯度-CAM了解归类决定

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
  • 新部署深学习网络到ARM的Mali GPU
  • 新自动部署到杰特森AGX Xavier和特森纳米平台
  • 使用共享存储器以提高性能申请CUDA优化转置

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模型来表示的环境，并提供培训政策观察金宝app和奖励信号
  • 培训加速：在GPU并行化的政策培训和多核CPU
  • 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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