AI 与统计
针对机器学习和深度神经网络进行数据准备、设计、仿真和部署
MATLAB® 让数据科学工作变得轻松，借助其中的工具，您可以访问和预处理数据、构建机器学习和预测模型，以及部署模型。
使用 App 或仅需几行 MATLAB 代码，您就可以将统计、机器学习和深度学习方法应用于您的工作中，以设计算法、准备和标注数据，或生成代码并将其部署到嵌入式系统中。使用专业工具扩展 AI 建模和数据拟合工作流，以用于：
图像、视频、信号、音频和文本等数据类型
计算机视觉、音频和信号处理、文本分析、无线通信和自动驾驶等应用
适用产品: AI 与统计
主题
AI 基础
- MATLAB 中的机器学习 (Statistics and Machine Learning Toolbox)
了解 MATLAB 中用于分类、回归、聚类和深度学习的机器学习功能，包括用来自动进行模型训练和代码生成的 App。 - 在 MATLAB 中进行深度学习 (Deep Learning Toolbox)
通过使用卷积神经网络进行分类和回归来探索 MATLAB 的深度学习能力，包括预训练网络和迁移学习，以及在 GPU、CPU、集群和云上进行训练。 - What Is Reinforcement Learning? (Reinforcement Learning Toolbox)
Reinforcement learning is a goal-directed computational approach where a computer learns to perform a task by interacting with an uncertain dynamic environment.
AI 建模
- Train Classification Models in Classification Learner App (Statistics and Machine Learning Toolbox)
Workflow for training, comparing and improving classification models, including automated, manual, and parallel training. - Train Regression Models in Regression Learner App (Statistics and Machine Learning Toolbox)
Workflow for training, comparing and improving regression models, including automated, manual, and parallel training. - 使用深度网络设计器构建网络 (Deep Learning Toolbox)
在深度网络设计器中以交互方式构建和编辑深度学习网络。
仿真和部署
- 使用前馈神经网络在 Simulink 中估计电池荷电状态 (Deep Learning Toolbox)
此示例说明如何在 Simulink® 模型内使用前馈深度学习网络来预测电池荷电状态 (SOC)。使用 Predict 模块将该网络包含在 Simulink 模型中，该模块在每个仿真步骤预测 SOC。 - Code Generation for Deep Learning Networks (GPU Coder)
Get started with CUDA® code generation for image classification networks such asResNet. - Code Generation for Deep Learning Simulink Model That Performs Lane and Vehicle Detection (Embedded Coder)
This example shows how to generate C++ code from a Simulink® model that performs lane and vehicle detection using convolutional neural networks (CNN).
精选示例
Time Series Prediction in Simulink Using Deep Learning Network
Use an LSTM deep learning network inside a Simulink® model to predict the remaining useful life (RUL) of an engine. You include the network inside the Simulink model by using a Stateful Predict block, which predicts the RUL at every simulation step.
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。
使用深度学习训练语音命令识别模型
此示例说明如何训练一个深度学习模型来检测音频中是否存在语音命令。此示例使用语音命令数据集 [1] (Deep Learning Toolbox) 来训练卷积神经网络，以识别一组命令。
使用深度学习进行语义分割
此示例说明如何使用语义分割网络来分割图像。
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。
