Get Started with Deep Learning Toolbox
Deep Learning Toolbox™ provides functions, apps, and Simulink® blocks for designing, implementing, and simulating deep neural networks. The toolbox provides a framework to create and use many types of networks, such as convolutional neural networks (CNNs) and transformers. You can visualize and interpret network predictions, verify network properties, and compress networks with quantization, projection, or pruning.
With the Deep Network Designer app, you can design, edit, and analyze networks interactively, import pretrained models, and export networks to Simulink. The toolbox lets you interoperate with other deep learning frameworks. You can import PyTorch®, TensorFlow™, and ONNX™ models for inference, transfer learning, simulation, and deployment. You can also export models to TensorFlow and ONNX.
You can automatically generate C/C++, CUDA® and HDL code for trained networks.
Tutorials
- Erste Schritte mit Deep Network Designer
Das folgende Beispiel veranschaulicht, wie Sie mithilfe von Deep Network Designer ein vortrainiertes GoogLeNet-Netz für die Klassifizierung einer neuen Bildersammlung anpassen können. - Get Started with Time Series Forecasting
This example shows how to create a simple long short-term memory (LSTM) network to forecast time series data using the Deep Network Designer app. - Erste Schritte mit Transfer Learning
Das folgende Beispiel veranschaulicht, wie Sie mithilfe von Transfer Learning das vortrainierte faltende neuronale Netz SqueezeNet für die Klassifizierung einer neuen Bildmenge neu trainieren können. - Erstellen eines einfachen Netzes zur Bildklassifizierung mithilfe von Deep Network Designer
Dieses Beispiel veranschaulicht, wie Sie ein einfaches Convolutional Neural Network für die Deep-Learning-Klassifizierung mithilfe von Deep Network Designer erstellen und trainieren können. - Ausprobieren von Deep Learning mit 10 Zeilen MATLAB-Programmcode
Informationen zum Einsatz von Deep Learning, um Objekte auf einer Live-Webcam mit dem vortrainierten SqueezeNet-Netz zu identifizieren. - Klassifizierung eines Bilds mithilfe eines vortrainierten Netzes
Dieses Beispiel veranschaulicht, wie ein Bild mithilfe von GoogLeNet, einem vortrainierten tiefen faltenden neuronalen Netz (Deep Convolutional Neural Network), klassifiziert wird. - Erstellen eines einfachen Netzes zur Bildklassifizierung
Dieses Beispiel veranschaulicht, wie Sie ein einfaches Convolutional Neural Network für die Deep-Learning-Klassifizierung erstellen und trainieren können.
App Workflows
Command-Line Workflows
Enthaltene Beispiele
Interaktives Lernen
Deep Learning Onramp
This free, two-hour deep learning tutorial provides an interactive introduction to practical deep learning methods. You will learn to use deep learning techniques in MATLAB® for image recognition.
Videos
Interactively Modify a Deep Learning Network for Transfer Learning
Deep Network Designer is a point-and-click tool for creating or modifying deep neural networks. This video shows how to use the app in a transfer learning workflow. It demonstrates the ease with which you can use the tool to modify the last few layers in the imported network as opposed to modifying the layers in the command line. You can check the modified architecture for errors in connections and property assignments using a network analyzer.
Deep Learning with MATLAB: Deep Learning in 11 Lines of MATLAB Code
See how to use MATLAB, a simple webcam, and a deep neural network to identify objects in your surroundings.
Deep Learning with MATLAB: Transfer Learning in 10 Lines of MATLAB Code
Learn how to use transfer learning in MATLAB to re-train deep learning networks created by experts for your own data or task.