深度学习

MATLAB 深度学习的新增功能

MATLAB 让人人都能够轻松运用深度学习,即使您不是专家。查看设计和构建您自己的模型、网络训练和可视化以及部署的最新功能。

数据准备和标注

  • 提供App进行像素和区域标注,用于语义标注和目标检测
  • 提供API 自动化真实值 (ground-truth) 标注

网络架构

  • 提供有向无环图 (DAG) 网络来表示复杂网络架构
  • 提供长短期记忆 (LSTM) 网络对时序、文本和信号数据进行预测和分类
  • 提供语义分割可进行像素级分类
  • 新特性 用于连续时间序列输出的回归和双向 LSTM
  • 自定义层支持:定义新的层,并为分类和回归输出层指定损失函数
  • 新特性 自动验证自定义层,检查数据大小和类型一致性

访问最新的预训练模型

  • TensorFlow-Keras 模型导入器
  • 导入来自 Caffe 的模型(包括 Caffe Model Zoo)
  • GoogLeNet、VGG-16、VGG-19、AlexNet、ResNet-50、ResNet-101 和 Inception-v3
  • 即将推出:Inception-ResNet-v2、SqueezeNet

网络训练

  • 自动验证网络性能,在性能不再改善时停止训练
  • 使用贝叶斯优化执行超参调优
  • 新特性 更多的训练优化器:ADAM 与 RMSprop
  • 新特性 并行化及在多GPU 上训练 DAG 网络

调试和可视化

  • 新特性 DAG 激活状态:为 GoogLeNet 和 Inception-v3 等网络可视化中间层激活状态
  • 可在训练过程中绘制精度、损失和验证结果
  • 即将推出 使用网络分析器APP绘制和分析您的网络

部署

  • 能够使用 GPU Coder 自动将 MATLAB 中的深度学习模型转换为 CUDA代码
  • 新特性 支持 DAG 网络,包括 GoogLeNet、ResNet-50、ResNet-101、Inception-v3 和 SegNet
  • 新特性 支持 Intel 和 ARM 处理器
  • 新特性 生成与 TensorRT 集成的 CUDA 代码

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