MATLAB para深度学习

Preparación de datos, diseño, simulación y despliegue para redes neuronales profundas

深度学习应用

Bastan unas pocas líneas de código de MATLAB®para公司深度学习应用,tanto si diseña算法,como si准备礼仪,数据,属código y,系统分析,集成。

进程señales

进程señales

获取analice señales y series de temporales

Procesamiento de imágenes y visión人造

人工视觉

捕获,处理分析imágenes y vídeos

强化学习

深度强化学习

Defina, entrene y despliegue políticas de强化学习

雷达

雷达

Aplique técnicas de智能人工雷达aplicaciones de雷达

激光雷达

激光雷达

Aplique técnicas de inteligencia人工激光雷达

Comunicaciones Inalambricas

IA para comunicaciones inalámbricas

雇员técnicas通信代理公司inalámbricas

¿Por qué utilitzar MATLAB para深度学习?

基于MATLAB的深度学习模型工具人工智能系统(IA)

Preprocese拿督

使用礼仪互动程序,记录身份características重要程序,和礼仪自动程序的合并算法。

Mas给

Entrene evalúe modelos

Comience con un conjunto completo de algorithm and modelos predefinidos y, después, cree y modifique los modelos de Deep Learning con la app Deep Network Designer。

探索莫德罗

Simule拿督

深度学习Pruebe modelos de Deep Learning incluyéndolos en simulaciones de Simulink en el nivel de sistema。极端事件推理,difíciles硬件推理。理解cómo深度学习模型与一般系统的关系。

《末日降临》

在集成系统中,在集成系统中,在集成系统中,在FPGA中。Genere código a partir de librerías de Intel®,英伟达®y的手臂®我只能用我的模型来解释我的推理。

Integración con marcos basados en Python

MATLAB permite acceder a las investigacones más TensorFlow and utilizdo las capacidades de ONNX。Puede utilzar una librería de modelos predefinidos,包括NASNet, SqueezeNet, Inception-v3 y ResNet-101, para comenzar。Llamar a Python desde MATLAB y vereversa permite colaborar con colegas que utilicen código abierto。

Mas给

教程和引子MATLAB para深度学习

Tanto si no tiene experiencia con Deep Learning como si necesita un flujo de trabajo de extremo a extremo, utilice estos recursos de MATLAB como ayuda para su próximo proyecto。

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