使用 matlab 进行深度学习 -凯发k8网页登录

使用 matlab 进行深度学习

针对深度神经网络进行数据准备、设计、仿真和部署

深度学习应用

无论是设计算法、准备和标注数据,还是生成代码并部署到嵌入式系统,只需短短几行 matlab® 代码,就可以将深度学习融入您的应用中。

信号处理

采集并分析信号和时间序列数据

计算机视觉

采集、处理并分析图像与视频

深度强化学习

定义、训练和部署强化学习策略

雷达

将人工智能技术用于雷达应用

激光雷达

将人工智能技术用于激光雷达应用

ai 与无线通信

将人工智能方法应用于无线通信应用

为什么使用 matlab 进行深度学习?

从深度学习模型到现实中的人工智能 (ai) 驱动系统,matlab 轻松助您推进。

预处理数据

使用交互式 app 来标注、裁剪和识别重要特征,并使用内置算法实现标注过程自动化。

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训练和评估模型

以一套完整的算法和预置模型作为起点,然后使用深度网络设计器创建和修改深度学习模型。

探索模型

仿真数据

通过将深度学习模型纳入系统级 simulink 仿真对其进行测试。测试难以在硬件上测试的边缘情形。了解您的深度学习模型如何影响整个系统的性能。

部署经过训练的网络

在嵌入式系统、企业系统、fpga 设备或云上部署您经过训练的模型。使用 intel®、nvidia® 和 arm® 库生成代码,以创建具有高性能推断速度的可部署模型。

与基于 python 的框架集成

通过导入 tensorflow 模型和使用 onnx 功能,matlab 支持您从任何位置访问最新研究。您可以使用包括 nasnet、squeezenet、inception-v3 和 resnet-101 在内的预置模型作为起点。您还可以在 matlab 与 python 间双向调用,以便与使用开源软件的同事合作。

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使用 matlab 进行深度学习的教程和示例

无论您是刚开始使用深度学习,还是正在寻找端到端工作流,都可以使用这些 matlab 资源来帮助您完成下一个项目。

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