MATLAB for Deep Learning - MATLAB & 金宝appSimulink - 金宝app,下载188bet金宝搏,金宝搏官方网站

Matlab深入学习

深度神经网络的数据准备，设计，模拟和部署

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只需几行Matlab^®代码，您可以在您的工作中应用深度学习技巧，无论您是设计算法，准备和标记数据，还是生成代码和部署到嵌入式系统。

用matlab，你可以：

使用的创建，修改和分析深度学习架构应用程序和可视化工具。
数据预处理和自动化真实的标签图像，视频和音频数据使用应用程序。
加速算法nvidia.^®gpu没有专门编程的云和数据中心资源。
使用框架与同行合作TensorFlow PyTorch,和MxNet。
模拟和培训动态系统行为强化学习。
产生基于仿真的来自Matlab和Simulink的培训和测试数据金宝app^®物理系统的模型。

2:16

使用MATLAB进行深度学习的5大原因

参见其他人如何使用MATLAB进行深度学习

壳

在高光谱卫星数据中使用地形识别来使用语义分割。

自动化

Labels LIDAR用于验证基于雷达的自动化驱动系统。

Ritsumeikan大学

训练CT图像上的卷积神经网络，以减少辐射曝光风险。

准备和标签图像，时间序列，和文本数据

MATLAB显著地减少了使用音频、视频、图像和文本数据的领域特定应用程序对数据集进行预处理和标记所需的时间。同步不同的时间序列，用插值值替换异常值，去模糊图像，滤波噪声信号。使用交互式应用程序来标记、裁剪和识别重要特性，并使用内置算法来帮助自动标记过程。

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尝试先进技术

设计、培训和评估模型

从一套完整的算法和预构建模型开始，然后使用deep Network Designer应用创建和修改深度学习模型。将深度学习模型用于特定领域的问题，而不必从头创建复杂的网络架构。

使用技术来找到最优的网络超参数和并行计算工具箱™和高性能NVIDIA gpu来加速这些计算密集型算法。使用MATLAB中的可视化工具和像grada - cam和occlusion sensitivity这样的技术来深入了解你的模型。使用Si金宝appmulink来评估经过训练的深度学习模型对系统级性能的影响。

开始

尝试先进技术

模拟和生成合成数据

数据对于精确的模型是至关重要的，当你没有足够的正确场景时，MATLAB可以生成更多的数据。例如，使用来自游戏引擎的合成图像，如虚幻引擎^®，包含更多边缘案例。使用生成的对抗性网络（GANS）来创建自定义模拟图像。

在从传感器获得数据之前，通过Simulink生成合成数据来测试算法，这是自动驾驶系统中常用的一种方法。金宝app

开始

Simulink的深度学习金宝app（3:45）

尝试先进技术

与基于Python的框架集成

它不是Matlab和开源框架之间的任何一个/或选择。MATLAB允许您使用ONNX导入功能的任何地方访问最新研究，您还可以使用预构造库，包括NASNet，SCREEZENET，INECCEPION-V3和RESET-101，快速启动。从Python调用Matlab和Matlab的Python的能力允许您轻松地与使用开源的同事协作。

开始

尝试先进技术

部署培训的网络

在嵌入式系统，企业系统，FPGA设备或云上部署培训的模型。Matlab支金宝app持自动CUDA^® code generation for the trained network as well as for preprocessing and postprocessing to specifically target the latest NVIDIA GPUs.

绩效事项时，您可以生成利用英特尔利用优化库的代码^®，nvidia和手臂^®以高性能推理速度创建可部署模型。对于EDGE部署，您可以在FPGA上将网络原型原型，然后生成生产就绪HDL以定位任何设备。