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MATLAB für Deep Learning

Datenaufbereitung, Design, Simulation und Bereitstellung von tiefen neuronalen Netzen

Mit nur wenigen Zeilen MATLAB®-Code können Sie Deep-Learning-Techniken für Ihre Arbeit nutzen, ganz gleich, ob Sie Algorithmen entwerfen, Daten aufbereiten und kennzeichnen oder Code generieren und auf Embedded Systems bereitstellen.

红包扫雷app都有哪些matlab bietet folgende möglichkeiten:

  • Erstellung, Modifizierung und Analyse von Deep-Learning-Architekturen mithilfe von Apps und Visualisierungstools
  • Vorverarbeitung von Daten und Automatisierung der Ground-Truth-Kennzeichnung von Bild-, Video- und Audiodaten mithilfe von Apps
  • Beschleunigung von Algorithmen auf NVIDIA® -GPUs, in der Cloud und in Rechenzentren, ganz ohne spezielle Programmierung
  • Zusammenarbeit mit Kollegen, die Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und MxNet verwenden
  • Simulation und Training von dynamischem Systemverhalten mit Reinforcement Learning
  • Generieren von simulationsbasierten Trainings- und Testdaten aus MATLAB- und Simulink® -Modellen physikalischer Systeme

Sehen Sie, wie andere Kunden MATLAB für Deep Learning einsetzen

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Shell

红包扫雷app都有哪些nutzt die semantische segmentierung zur geländeerkennung in hyperspektralen satellitendaten

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Autoliv

红包扫雷app都有哪些kennzeichnet lidar-daten zur verifizierung eines radarbasierten automatisierten fahrsystems

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Ritsumeikan University

trainiert faltende neuronale netze anhand von ct-bildern, um risiken durch strahlenbelastung zu reduzieren

Aufbereiten und Kennzeichnen von Bild-, Zeitreihen- und Textdaten

红包扫雷app都有哪些matlab reduziert den zeitaufwand für die vorverarbeitung und kennzeichnung von datensätzen dank domänenspezifischer apps für audio-, video-, bild- und textdaten erheblich. synchronisieren sie unterschiedliche zeitreihen, ersetzen sie ausreißer durch interpolierte werte, schärfen sie bilder und filtern sie verrauschte signale. verwenden sie interaktive apps zum kennzeichnen, beschneiden und identifizieren wichtiger merkmale sowie integrierte algorithmen zur automatisierung des kennzeichnungsvorgangs.

Entwerfen, Trainieren und Bewerten von Modellen

beginnen sie mit einem vollständigen satz von algorithmen und vorgefertigten modellen und erstellen und modifizieren sie dann deep-learning-modelle mit der deep network designer-app. integrieren sie deep-learning-modelle für domänenspezifische probleme, ohne komplexe netzarchitekturen von grund auf neu erstellen zu müssen.

红包扫雷app都有哪些nutzen sie techniken zum finden der optimalen netzwerk-hyperparameter sowie die parallel computing toolbox™ und leistungsstarke nvidia-gpus, um diese berechnungsintensiven algorithmen zu beschleunigen. verwenden sie visualisierungstools in matlab und techniken wie grad-cam und occlusion sensitivity, um erkenntnisse zu ihrem modell zu gewinnen.

Simulieren und Generieren von synthetischen Daten

Daten für genaue Modelle sind entscheidend, und MATLAB kann zusätzliche Daten erzeugen, wenn Sie nicht über genug geeignete Szenarien verfügen. Verwenden Sie zum Beispiel synthetische Bilder von Computerspiel-Engines wie der Unreal Engine®, um mehr Grenzfälle zu berücksichtigen. Verwenden Sie Generative Adversarial Networks (GANs), um benutzerdefinierte simulierte Bilder zu erstellen.

testen sie algorithmen, bevor daten von sensoren zur verfügung stehen, indem sie synthetische daten aus simulink generieren. dieser ansatz wird häufig in automatisierten fahrsystemen verwendet.

Integration in Python-basierte Frameworks

红包扫雷app都有哪些sie müssen sich nicht zwischen matlab und open-source-frameworks entscheiden. mit matlab können sie von überall auf die neuesten forschungsergebnisse zugreifen, indem sie die onnx-importfunktionen nutzen. außerdem können sie für den schnellen einstieg eine bibliothek von vorgefertigten modellen wie nasnet, squeezenet, inception-v3 und resnet-101 verwenden. da sie python aus matlab und matlab aus python heraus aufrufen können, können sie ganz leicht mit kollegen zusammenarbeiten, die open source verwenden.

Bereitstellen trainierter Netze

Stellen Sie Ihr trainiertes Modell auf Embedded Systems, in Unternehmenssystemen oder in der Cloud bereit. MATLAB unterstützt die automatische Generierung von CUDA®-Code für das trainierte Netz sowie für die Vor- und Nachverarbeitung, damit Sie speziell die neuesten NVIDIA-GPUs, einschließlich Jetson Xavier und Nano, als Zielhardware verwenden können.

Wenn es auf die Leistung ankommt, können Sie Code generieren, der optimierte Bibliotheken von Intel®  (MKL-DNN), NVIDIA (TensorRT, cuDNN) und ARM®  (ARM Compute Library) nutzt, um einsatzbereite Modelle mit hoher Inferenzgeschwindigkeit zu erstellen.

Deep-Learning-Themenfelder

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Signalverarbeitung

erfassen und analysieren sie signale und zeitreihendaten.

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Computer Vision

红包扫雷app都有哪些erfassen, verarbeiten und analysieren sie bilder und videos.

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Reinforcement Learning

红包扫雷app都有哪些definieren und trainieren sie agenten für das reinforcement learning und stellen sie die erlernten strategien bereit.

Schneller Einstieg

Deep Learning Onramp

红包扫雷app都有哪些einstieg in die techniken des deep learning mit diesem kostenlosen praktischen tutorial.

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