Deep Learning Toolbox

Derin Öğrenme Araç Kutusu (eskiden Neural Network Toolbox ), derin sinir ağlarını algoritmalar, önceden hazırlanmış modeller ve uygulamalar ile tasarlamak ve uygulamak için bir çerçeve sunar. Görüntü, zaman dizisi ve metin verisi üzerinde sınıflandırma ve regresyon yapmak için evrişimsel sinir ağlarını (ConvNets, CNNs) ve uzun-kısa süreli bellek (LSTM) ağlarını kullanabilirsiniz. Özel eğitim döngüleri, paylaşılan ağırlıklar ve otomatik farklılaşma kullanarak üretken rakip ağlar (GAN) ve Siyam ağları gibi gelişmiş ağ mimarileri oluşturabilirsiniz. Uygulamalar ve çizimler, aktivasyonları görselleştirmenize, ağ mimarilerini düzenlemenize ve analiz etmenize ve eğitimin ilerlemesini izlemenize yardımcı olur. 

Modelleri TensorFlow ve PyTorch ile ONNX biçiminde değiştirebilir ve modelleri TensorFlow-Keras ve Caffe’den alabilirsiniz. Araç kutusu, transfer öğrenmeyi önceden tanımlanmış modellerden oluşan bir kütüphane ile (NASNet, SqueezeNet, Inception-v3 ve ResNet-101 dahil) destekler. 

Tek ya da çoklu GPU iş istasyonunda (Parallel Computing Toolbox ile) eğitimi hızlandırabilir ya da NVIDIA GPU Cloud ve Amazon EC2 GPU örnekleri (MATLAB Parallel Server ile) dahil olmak üzere kümelere ve bulutlara ölçeklendirebilirsiniz.

Uygulama Alanları


© FİGES A.Ş. Tüm hakları saklıdır. Tasarım ordek.co.