Deep Learning

 

MATLAB per il deep learning

Progetta, costruisci e visualizza reti neurali convoluzionali

Con solo poche righe di codice MATLAB®, puoi costruire modelli di deep learning senza essere un esperto. Scopri come MATLAB può aiutarti a svolgere attività di deep learning.

  • MATLAB è veloce: Esegui i modelli distribuiti fino a 7 volte più rapidamente rispetto a TensorFlow e fino a 4,5 volte più rapidamente rispetto a Caffe2.
  • Accedi con facilità agli ultimi modelli, tra cui GoogLeNet, VGG-16, VGG-19, AlexNet e ResNet-50.
  • Utilizza le GPU NVIDIA per la programmazione di GPU: Velocizza l’addestramento utilizzando più GPU, il cloud o i cluster.
  • Utilizza funzioni e strumenti per visualizzare i risultati intermedi ed eseguire il debug dei modelli di deep learning.
  • Automatizza il processo di ground-truth labeling tramite le app.
  • Lavora con i modelli di Caffe e TensorFlow-Keras.

Inizia a utilizzare MATLAB per il deep learning

Scopri come eseguire il deep learning utilizzando MATLAB, una webcam e una rete neurale pre-addestrata per identificare gli oggetti nei dintorni. Guarda il video e segui il codice:


camera = webcam;                           % Connect to camera
nnet = alexnet;                            % Load neural net
while true  
    picture = snapshot(camera);            % Take picture
    picture = imresize(picture,[227,227]); % Resize
    label = classify(nnet, picture);       % Classify 
    image(picture);                        % Show picture
    title(char(label));                    % Show label
    drawnow;   
end

 

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Impara a usare MATLAB per il deep learning in 2 ore

Segui una presentazione pratica dei metodi di deep learning per il riconoscimento di immagini. Gli argomenti trattati includono le reti neurali convoluzionali, l’utilizzo di reti pre-addestrate e il transfer learning.

Parti dalle operazioni di base per arrivare a quelle più avanzate seguendo esempi e tutorial interattivi.

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