Deep Learning Toolbox
Deep Learning Toolbox™ fornisce funzioni, applicazioni e blocchi Simulink® per la progettazione, l'implementazione e la simulazione di reti neurali profonde. La toolbox fornisce una struttura per creare e utilizzare molti tipi di reti, come le reti neurali convoluzionali (CNN) e i trasformatori. È possibile visualizzare e interpretare le previsioni della rete, verificarne le proprietà e comprimere le reti con la quantizzazione, la proiezione o lo sfoltimento.
Con l'app Deep Network Designer è possibile progettare, modificare e analizzare le reti in modo interattivo, importare i modelli preaddestrati ed esportare le reti in Simulink. La toolbox consente di interoperare con altre strutture di Deep Learning. È possibile importare modelli PyTorch®, TensorFlow™ e ONNX™ per inferenza, transfer learning, simulazione e implementazione. È inoltre possibile esportare i modelli su TensorFlow e ONNX.
È possibile generare automaticamente codice C/C++, CUDA® e HDL per le reti addestrate.
Come iniziare a utilizzare Deep Learning Toolbox
Impara le nozioni di base di Deep Learning Toolbox
Applicazioni
Estendere i workflow di Deep Learning con la computer vision, l’elaborazione delle immagini, la guida automatizzata, i segnali, l'audio, l'analisi del testo e la finanza computazionale
Deep Learning con Simulink
Estendere i workflow di Deep Learning utilizzando Simulink
Pre-elaborazione dei dati per le reti neurali profonde
Gestire e pre-elaborare i dati per il Deep Learning
Visualizzazione e verifica delle reti neurali profonde
Visualizzare il comportamento della rete, spiegare le predizioni e verificare la solidità
Generazione di codice
Generare codice C/C++, CUDA o HDL e implementare le reti di Deep Learning
