开始使用深度学习工具箱
深度学习工具箱™提供了一个框架，用于设计和实现具有算法、预训练模型和应用程序的深度神经网络。你可以使用卷积神经网络(ConvNets, CNNs)和长短期记忆(LSTM)网络对图像、时间序列和文本数据进行分类和回归。你可以使用自动区分、自定义训练循环和共享权来构建生成对抗网络(GANs)和暹罗网络等网络架构。通过Deep Network Designer应用程序，您可以图形化地设计、分析和训练网络。实验管理器应用程序可以帮助你管理多个深度学习实验，跟踪训练参数，分析结果，并比较来自不同实验的代码。你可以可视化层激活和图形化监控训练进度。
可以从TensorFlow™2、TensorFlow- keras和PyTorch导入网络和图层图形®、ONNX™(Open Neural Network Exchange)模型格式，以及Caffe。你也可以将深度学习工具箱网络和层图导出到TensorFlow 2和ONNX模型格式。该工具箱支持与DarkNet-53、ResNet-50、NASNet、SqueezeNet等多种网络的迁移学习pretrained模型。
你可以在单一或多gpu工作站(与并行计算工具箱™)上加速训练，或扩展到集群和云，包括NVIDIA®GPU Cloud和Amazon EC2®GPU实例(MATLAB®并行服务器™)。
教程
- Come iniziare一个实用的深度网络设计器
Questo esempio mostra come utizzare Deep Network Designer per adattare una rete GoogLeNet preaddestrata真主安拉classificazione di una nuova raccolta di immagini。
- Prova il Deep Learning in 10 right di codice MATLAB
Scopri come utizzare il深度学习per identificare gli oggetti su una网络摄像头直播con la rete preaddestrata AlexNet。
- Classificazione di immagini con una rete preaddestrata
youdaoplaceholder0 Questo esempio mostra come classificare un 'immagine con la rete neurale convoluzionale profonda preaddestrata GoogLeNet。
- 转移学习
Questo esempio mostra come utizzare il transfer learning per riaddestrare SqueezeNet, una rete neurale convoluzionale preaddestrata, per classificare un nuovo set di immagini。
- Creazione di una rete di classificazione di immagini semplice
Questo esempio mostra come creare e addestrare una rete neurale convoluzionale semplice per la classificazione tramite深度学习。
- Creazione di una rete di classificazione di immagini semplice con Deep Network Designer
Questo esempio mostra come creare e addestrare una rete neurale convoluzionale semplice per la classificazione tramite Deep Learning con l 'uso di Deep Network Designer。
- Creazione di una rete di classificazione di sequenze semplice con Deep Network Designer
Questo esempio mostra come creare una rete long - short- short memory di classificazione semplice con l 'uso di Deep Network Designer。
肤浅的网络
- Reti shallow iciali per模式识别，聚类e serie temporali
funzioni per progettare reti neurali shallow per function拟合，模式识别，聚类分析di serie temporali。
Esempi in primo piano
Apprendimento interattivo
深度学习斜坡弯道
这个免费的、两个小时的深度学习教程提供了实用深度学习方法的交互式介绍。您将学习在MATLAB中使用深度学习技术进行图像识别。
视频
交互式修改一个用于迁移学习的深度学习网络
深度网络设计器是一个用于创建或修改深度神经网络的指向和点击工具。本视频展示了如何在迁移学习工作流中使用该应用程序。它演示了如何轻松地使用该工具修改导入网络中的最后几层，而不是在命令行中修改层。您可以使用网络分析器检查修改后的体系结构在连接和属性分配方面的错误。
用MATLAB进行深度学习:11行MATLAB代码中的深度学习
了解如何使用MATLAB，一个简单的网络摄像头，和一个深神经网络来识别你周围的物体。
MATLAB的深度学习:10行MATLAB代码中的迁移学习
学习如何使用transfer学习在MATLAB中进行再培训深学习专家为您自己的数据或任务创建的网络。
