使用期限租赁和永久
许可形式单机和网络版
原产地美国
介质下载
适用平台windows,mac,linux
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MATLAB 实现深度学习
设计、构建和可视化卷积网络
只需要几行 MATLAB® 代码，无需成为，您就能构建深度学习模型。了解如何使用 MATLAB 帮助您执行深度学习任务。
易于访问新的模型，包括 GoogLeNet、 VGG-16、 VGG-19、AlexNet、ResNet-50、ResNet-101 和 Inception-v3
。
加速 NVIDIA® GPU、云和数据中心资源上的算法，而无需编程。
使用 MATLAB 应用程序和可视化工具，创建、修改和分析复杂的深度网络架构。
使用应用程序自动进行图像、视频和音频数据的真实值 (ground-truth) 标注。
处理来自 Caffe 和 TensorFlow-Keras 的模型。
MATLAB 支持 ONNX™，所以您可以使用 PyTorch 和 MxNet 之类的框架与同事协作。
使用 MATLAB 开发、扩展和部署深度学习模型
MATLAB 可让一个用户实施端到端的工作流程，使用 Deep Learning Toolbox™ 开发和训练深度学习模型。然后，可以通过 Parallel Computing Toolbox 和 MATLAB Parallel Server 使用云和集群资源扩展训练，随后使用 GPU Coder 部署到数据中心或嵌入式设备。
使用 GPU 开发深度学习和其他计算密集型分析
MATLAB 是端到端工作流程平台，适用于 AI 和深度学习开发。MATLAB 提供工具和应用程序，用于导入训练数据集、可视化和调试、利用GPU对CNN进行扩展训练和实现部署。
使用一行代码即可扩展到台式机、云和群集上的其他计算资源和 GPU 资源。
Behavioral Analog/Mixed-Signal Design
Modeling and simulating analog/mixed-signal systems in circuit-level tools is time consuming and limits the number of design alternatives engineers can evaluate. By contrast, MATLAB and Simulink provide a higher level of design abstraction and faster modeling and simulation, which enables engineers to quickly evaluate numerous design options.
Semiconductor engineers use MATLAB and Simulink models as golden references when they create transistor-level circuit models. These MATLAB and Simulink models integrate with analog/mixed-signal design tools such Cadence® Virtuoso® AMS Designer, and can also be used as behavioral verification models in production SystemVerilog test environments.
使用 MATLAB® 和 Simulink® 可帮您深入了解图像和视频数据，开发算法，并探寻具体实施时的权衡取舍。
使用一套的图像处理、计算机视觉和深度学习的参照标准算法来设计视觉解决方案。
通过可互操作的 API 和集成工具与使用 OpenCV、Python 和 C/C++的团队协作。
使用工作流程应用程序自动执行常规任务并加快算法探索。
加速NVIDIA GPU、云和数据中心资源上的算法，而无需的编程或 IT 知识。
将算法部署到嵌入式设备，包括 NVIDIA GPU、Intel 处理器、 FPGA 以及基于 ARM 的嵌入式处理器。
图像应用程序和可视化
使用 MATLAB 应用程序交互式地探索您的数据并自动生成 MATLAB 代码，这意味着您不必从零开始写代码。探索以下精选应用：
相机标定
估算相机内参、外参和镜头畸变参数。
图像和视频标注
在一组图像中标注真实值，查看视频和图像序列。
图像分割
使用梯度、主动轮廓算法和 xyz 分割图像。
19年来，公司始终秉承、专注、专心的发展理念，厚积薄发，积累了大量的人才、技术以及行业经验，在行业内得到了大量用户的认可和高度价。
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