应用
使用 Deep Learning Toolbox™ 将深度学习融入计算机视觉、图像处理、自动驾驶、信号处理、音频、文本分析和计算金融学领域的应用。
类别
- 图像处理和计算机视觉
使用图像处理、计算机视觉、医学成像、激光雷达和自动驾驶应用扩展深度学习工作流
- 信号处理、音频和无线
使用信号处理、音频处理、无线通信和雷达处理应用扩展深度学习工作流
- 物理信息机器学习
将深度学习工作流扩展到物理信息机器学习 (PIML) 和物理信息神经网络 (PINN) 领域
- 降阶建模
将深度学习工作流扩展到降阶建模 (ROM) 领域
- 自主和控制系统
借助强化学习、预测性维护和自主导航应用，扩展深度学习工作流
- 文本分析和计算金融
使用文本分析和计算金融应用扩展深度学习工作流
- 端到端 AI 工作流
在端到端任务（包括定义需求、数据准备、深度神经训练、压缩、网络测试和验证、Simulink 集成以及部署）中使用深度学习
精选示例
Object Detection Using YOLO v4 Deep Learning
Detect objects in images using you only look once version 4 (YOLO v4) deep learning network. In this example, you will
Train Deep Learning Semantic Segmentation Network Using 3-D Simulation Data
Use 3-D simulation data to train a semantic segmentation network and fine-tune it to real-world data using generative adversarial networks (GANs).
Lidar Object Detection Using Complex-YOLO v4 Network
Detect objects in point clouds using you only look once version 4 (YOLO v4) deep learning network. In this example, you will
Train Biped Robot to Walk Using Reinforcement Learning Agents
Compare DDPG and TD3 agent for the control a biped walking robot modeled in Simscape™ Multibody™.
使用深度学习增加图像分辨率
此示例说明如何使用超深超分辨率 (VDSR) 神经网络从低分辨率图像创建高分辨率图像。
Chemical Process Fault Detection Using Deep Learning
Use simulation data to train a neural network than can detect faults in a chemical process.
Compare Deep Learning Networks for Credit Default Prediction
Create, train, and compare three deep learning networks for predicting credit default probability.
Sequence-to-Sequence Translation Using Attention
Convert decimal strings to Roman numerals using a recurrent sequence-to-sequence encoder-decoder model with attention.
使用长短期记忆网络对 ECG 信号进行分类
使用深度学习和信号处理对心跳心电图数据进行分类。
使用深度学习进行波形分割
使用时频分析和深度学习对人体心电图信号进行分割。
