14 июня 2018

С помощью всего лишь нескольких строк кода MATLAB или на основе интерактивного инструмента вы можете создавать модели глубокого обучения.

  1. Легко получить доступ к самым последним моделям, включая GoogleNet, VGG-16, VGG-19, AlexNet, ResNet, ResNet, Inception, InceptionResNet и DenseNet.
  2. Ускорение алгоритмов на графических процессорах от Nvidia®, использование облаков и ресурсов центров обработки данных без специализированных программ.
  3. Создание, модификация и анализ сложных архитектур глубоких нейронных сетей с помощью MATLAB apps и инструментов визуализации.
  4. Автоматизация маркировки изображений, видео и аудио с помощью интерактивных приложений.
  5. Работа с моделями Caffe и TensorFlow-Keras.
  6. MATLAB поддерживает ONNX, поэтому вы можете сотрудничать с коллегами, использующих такие фреймворки, как PyTorch и MxNet.

Скачать подробное описание можно по ссылке ниже.

История успеха
Применение MATLAB для эффективного распознавания цифрового кода продукции Tetra Pak
05.07.2021
Публикация
Видеодетектор огня на основе глубокого обучения
23.06.2021
Видео
Deep Learning: 7. Обнаружение аномалий в данных
11.03.2021
Новость
MathWorks стал «выбором клиентов Gartner» в категории «платформы для анализа данных и машинного обучения»
22.09.2020
Видео
Обучение с подкреплением в MATLAB: 01. Введение
13.07.2020
Новость
Новые онлайн курсы ЦИТМ "Экспонента"
29.05.2020
Новость
Внимание! Изменение формата конференции “Технологии разработки и отладки сложных технических систем” на online
18.03.2020
Новость
MathWorks переместилась в категорию «лидеры» в Gartner Magic Quadrant for Data Science and Machine Learnings Platforms 2020
12.03.2020
Видео
Введение в обучение с подкреплением в MATLAB (reinforcement learning)
31.01.2020
История успеха
Нейросетевой детектор госномера и его портирование на ПЛИС и GPU для устройств Элвис-НеоТек
14.01.2020
Публикация
Проверка AI концепции для КАМАЗ
26.12.2019
Видео
Глубокое обучение
23.11.2019