Deep Learning Toolbox

 

Deep Learning Toolbox

Progettazione, addestramento e analisi di reti di Deep Learning

Applicazioni di Deep Learning

Addestra modelli di Deep Learning per applicazioni di classificazione, regressione e apprendimento delle feature per guida autonoma, elaborazione di segnali e audio, comunicazioni wireless, elaborazione di immagini e altro ancora.

Progettazione di reti e gestione di modelli

Accelera lo sviluppo dei modelli di Deep Learning utilizzando app low-code. Crea, addestra, analizza ed esegui il debug di una rete con l’app Deep Network Designer. Ottimizza e confronta più modelli con l’app Experiment Manager.

Modelli pre-addestrati

Accedi ai modelli più diffusi con una sola riga di codice in MATLAB. Usa PyTorch™ tramite ONNX e TensorFlow™ per importare qualsiasi modello in MATLAB.

Spiegabilità

Visualizza i progressi dell’addestramento e le attivazioni delle feature acquisite in una rete di Deep Learning. Usa Grad-CAM, Occlusion Mapping e LIME per spiegare i risultati del modello di Deep Learning.

Pre-elaborazione

Etichetta, elabora e incrementa i dati per l’addestramento delle reti. Automatizza l’etichettatura dei dati con algoritmi integrati.

Accelerazione dell’addestramento

Accelera l’addestramento sul Deep Learning utilizzando GPU, accelerazione cloud e calcolo distribuito.

Generazione di codice

Genera automaticamente codice CUDA® ottimizzato con GPU Coder™ e genera codice C e C++ con MATLAB Coder™ per distribuire reti di Deep Learning su GPU NVIDIA e vari processori. Prototipa e implementa reti di Deep Learning su FPGA e SoC con Deep Learning HDL Toolbox™.

Simulazione con Simulink

Simula reti di Deep Learning con componenti di controllo, elaborazione di segnali e fusione di sensori per valutare l’impatto del tuo modello di Deep Learning sulle prestazioni a livello di sistema.

Compressione mediante Deep Learning

Esegui la quantizzazione e il pruning della tua rete di Deep Learning per ridurre l’uso della memoria e aumentare le prestazioni di inferenza. Analizza e visualizza il tradeoff tra prestazioni aumentate e precisione di inferenza usando l’app Deep Network Quantizer.

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