Main Content

La traduzione di questa pagina non è aggiornata. Fai clic qui per vedere l'ultima versione in inglese.

Deep Learning con Simulink

Estendere i workflow di Deep Learning utilizzando Simulink

Implementare la funzionalità di Deep Learning nei modelli Simulink® utilizzando i blocchi dalla libreria di blocchi Deep Neural Networks (Reti neurali profonde), compresa in Deep Learning Toolbox™ o utilizzando il blocco Deep Learning Object Detector dalla libreria di blocchi Analysis & Enhancement (Analisi e miglioramento) compresa in Computer Vision Toolbox™.

La funzionalità di Deep Learning in Simulink utilizza il blocco MATLAB Function che richiedere un compilatore supportato. Per la maggior parte delle piattaforme, un compilatore C predefinito viene fornito con l'installazione di MATLAB®. Quando si utilizza il linguaggio C++, è necessario installare un compilatore C++. Per visualizzare un elenco dei compilatori supportati, aprire Supported and Compatible Compilers (Compilatori supportati e compatibili), fare clic sulla scheda corrispondente al sistema operativo in uso, individuare la tabella Simulink Product Family e andare alla colonna For Model Referencing, Accelerator mode, Rapid Accelerator mode, and MATLAB Function blocks. Se sul sistema sono installati più compilatori supportati da MATLAB, è possibile modificare il compilatore predefinito utilizzando il comando mex -setup. Vedere Change Default Compiler.

Blocchi

Image ClassifierClassifica i dati utilizzando una rete neurale addestrata di Deep Learning
PredictPredict responses using a trained deep learning neural network
Stateful ClassifyClassify data using a trained deep learning recurrent neural network
Stateful PredictPredict responses using a trained recurrent neural network
Deep Learning Object DetectorDetect objects using trained deep learning object detector

Argomenti

Immagini

Sequenze

Apprendimento di rinforzo

Generazione di codice