为什么深学习MATLAB ?
MATLAB很容易从深度学习模型转移到现实世界的人工智能(AI)简况系统。
与面向集成框架
MATLAB可以从任何地方访问最新的研究通过导入Tensorflow模型和使用ONNX功能。您可以使用一个预先构建的模型库,包括NASNet SqueezeNet Inception-v3, resnet - 101开始。从MATLAB调用Python,反之亦然使您能够使用开源与同事合作。
深度学习与MATLAB教程和例子
无论你是新的深度学习或寻找一个端到端的流程,探讨这些MATLAB资源来帮助你的下一个项目。
只有几行MATLAB®代码,您可以构建深度学习模型,而不必成为一个专家。探讨MATLAB可以帮助您执行深度学习任务。
- 容易访问最新的模型,包括GoogLeNet,VGG-16,VGG-19,AlexNet、ResNet-50 resnet - 101和Inception-v3。
- 加快算法英伟达®gpu不需要专门的编程、云计算和数据中心资源。
- 创建、修改和分析复杂的深层神经网络使用MATLAB应用程序和体系结构可视化工具。
- 自动化真实的标签图像、视频和音频数据使用的应用程序。
- 使用模型咖啡和TensorFlow-Keras。
- MATLAB支持ONNX™,所以你可以使用这样的框架与同行合作PyTorch和MxNet。
为什么使用MATLAB进行深度学习?
互操作性
这不是一个非此即彼的选择在MATLAB和面向框架。MATLAB支持互操作性与开源深度学习框架使用ONNX导入和导出功能。使用MATLAB工具,最重要的——访问功能和预构建的功能和在Python应用程序不可用。
使用标签等深度学习工作流应用程序语义分割。
应用的预处理
网络训练很快。预处理数据集与特定领域的快速应用音频、视频和图像数据。可视化、检查和解决问题之前培训使用深层网络设计师应用程序创建复杂的网络体系结构或修改pretrained网络传输的学习。
多平台部署
部署深度学习模型包括CUDA, C代码、企业系统或云。当性能问题时,您可以生成代码,利用优化图书馆从英特尔®(MKL-DNN),英伟达(TensorRT cuDNN),和手臂®(臂计算库)来创建可部署模型与高性能推理速度。
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学习的深度学习专家。
