Deep Learning Toolbox nedir?
Deep Learning Toolbox, MATLAB ortamında derin sinir ağları tasarlamak, eğitmek ve doğrulamak için kapsamlı bir çerçeve sunar. Evrişimli sinir ağları, uzun-kısa vadeli bellek ağları, transformer ve çekişmeli üretici ağ mimarilerini kapsar. Deep Network Designer uygulamasıyla ağ mimarisini kod yazmadan kurarsınız; Experiment Manager ise hiperparametre taramalarını düzenli denemeler hâline getirir. Ayrıca ONNX üzerinden PyTorch ve TensorFlow ile çift yönlü model alışverişi yaparsınız. Fonksiyon listesinin tamamını MathWorks dokümantasyonunda bulabilirsiniz.
Asıl gücü ise entegrasyondan gelir. Eğittiğiniz modeli Simulink bloğu olarak sistem simülasyonuna gömersiniz; böylece ağı çevresindeki kontrol ve fizik modelleriyle birlikte sınarsınız. Ardından GPU Coder ile CUDA koduna, MATLAB Coder ile C koduna, Deep Learning HDL Toolbox ile FPGA hedeflerine dönüştürürsünüz. Üretilen kod üçüncü parti bir derin öğrenme kütüphanesi gerektirmez. Dolayısıyla masaüstünde doğrulanan model ile gömülü donanımda çalışan model arasındaki zincir tek ortamda izlenebilir kalır. Savunma ve otomotiv projelerinde sertifikasyonun aradığı izlenebilirliği de bu zincir üzerinden kurarsınız.
Deep Learning Toolbox Temel Yetenekleri
Ağ Tasarımı ve Eğitimi
CNN, LSTM, transformer ve GAN mimarilerini sıfırdan kurarsınız ya da önceden eğitilmiş bir modelle transfer öğrenme uygularsınız. Örneğin Deep Network Designer katmanları görsel olarak dizer, uyumsuz bağlantıları eğitim başlamadan uyarır.
Özellikle yerleşik eğitim fonksiyonları çoğu iş için yeterlidir. Ancak özel kayıp fonksiyonu gerektiğinde kendi eğitim döngünüzü de yazabilirsiniz.
Düşük Kodlu Uygulamalar
Time Series Modeler ve Deep Network Designer uygulamaları, model kurmayı ve karşılaştırmayı kod yazmadan yapmanızı sağlar. Böylece birden fazla modeli aynı veri üzerinde eğitir, doğruluklarını yan yana görürsünüz.
Bu sayede ekipteki alan uzmanları da deneylere katılır; kod yazma yükü yalnızca yazılım tarafında kalmaz.
Simulink Entegrasyonu
Eğitilen ağı Simulink bloğu olarak modele gömer, sistemin geri kalanıyla birlikte simüle edersiniz. Örneğin batarya yönetiminde sanal sensör, kontrol döngüsünde ise kestirim bloğu olarak çalışır.
Böylece modelin sistem davranışına etkisini donanıma çıkmadan önce ölçersiniz.
PyTorch ve TensorFlow Uyumu
PyTorch, TensorFlow ve ONNX modellerini tek satırla içeri aktarır, ayrıca ağlarınızı aynı biçimlerde dışarı verirsiniz. Araç kutusu, desteklenmeyen katmanlar için otomatik yer tutucu üretir.
Python tarafında eğitilmiş bir modeli MATLAB iş akışına almak için yeniden eğitim gerekmez.
Kod Üretimi ve Dağıtım
MATLAB Coder ile C ve C++, GPU Coder ile CUDA, Deep Learning HDL Toolbox ile FPGA ve SoC hedefleri için optimize kod üretirsiniz. Üstelik üretilen kod dış kütüphane bağımlılığı taşımaz.
Aynı model masaüstünde, gömülü işlemcide ve FPGA’da doğrulanabilir; hedef değişse de kaynak tek kalır.
Açıklanabilirlik ve Doğrulama
Grad-CAM, D-RISE ve LIME yöntemleriyle modelin hangi bölgeye baktığını görürsünüz. Ayrıca eğitim ilerlemesini canlı izler, doğruluk ve kayıp eğrilerini karşılaştırırsınız.
Ağın girdi gürültüsüne karşı dayanıklılığını sınayan doğrulama araçları, savunma ve sağlık projelerinde belge üretmeyi kolaylaştırır.