Deep Learning mit MATLAB Coder
Deep Learning ist ein Zweig des Machine Learning, bei dem Computern eine natürliche menschliche Verhaltensweise gelehrt wird: Aus Erfahrungen lernen. Die lernenden Algorithmen verwenden rechnergestützte Methoden, um Informationen direkt aus Daten zu "lernen", ohne eine vordefinierte Gleichung als Modell zu benötigen. Deep Learning verwendet neuronale Netzwerke, um nützliche Darstellungen von Daten direkt aus Bildern zu lernen.
Sie können MATLAB® Coder™ in Kombination mit Deep Learning Toolbox verwenden, um C++ Code aus einem trainierten Deep-Learning-Netzwerk zu generieren. Daraufhin können Sie den generierten Code auf einer eingebetteten Plattform bereitstellen, die einen Intel®- oder ARM®-Prozessor verwendet. Zudem können Sie generischen C oder C++ Code aus einem trainierten Deep-Learning-Netzwerk generieren, das nicht von Drittanbieter-Bibliotheken abhängt.
Kategorien
- Grundlagen zur Deep Learning Code-Generierung
Funktionen, Objekte und Workflows, mit denen Sie Code für Deep-Learning-Netzwerke generieren können
- Bildklassifizierungs- und Segmentierungs-Anwendungen
Generieren von Code für Deep-Learning-Netzwerke für die Bildklassifizierung und -Segmentierung
- Anwendungen für die Objekterkennung
Generieren von Code für Deep-Learning-Netzwerke für die Objekterkennung
- Zeitreihen-Klassifizierungs- und Prognoseanwendungen
Generieren von Code für Deep-Learning-Netzwerke für die Zeitreihen-Klassifizierung und -Prognose
- TensorFlow Lite-Anwendungen
Generieren von Code für Deep-Learning-Netzwerke für Inferenz mithilfe der TFLite-Bibliothek
- Netzwerkkompressions-Anwendungen
Komprimieren eines Deep Neural Networks durch Quantisierung, Learnable-Kompression oder Pruning
