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MATLAB Coder を使用した深層学習
深層学習ニューラル ネットワークの C/C++ コードの生成 (Deep Learning Toolbox™ が必要)
深層学習とは、人間が生まれながらに身に付けている、経験から学ぶという行動をするようにコンピューターに学習させる機械学習の一分野です。学習アルゴリズムは、モデルとして事前に定義された方程式に依存せずに、計算メソッドを使用して情報をデータから直接 "学習" します。深層学習は、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用して、イメージから直接データの有用な表現を学習します。
MATLAB® Coder™ を Deep Learning Toolbox と共に使用して、学習済み CNN から C++ コードを生成できます。その後、生成されたコードを Intel® または ARM® プロセッサを使用する組み込みプラットフォームに展開できます。どのサードパーティ ライブラリにも依存しない学習済み CNN からの汎用 C または C++ コードの生成もできます。
入門
- MATLAB Coder を使用した深層学習の前提条件
- コード生成でサポートされているネットワークとレイヤー
- Analyze Network for Code Generation
- Code Generation for dlarray
- コード生成における dlarray の制限事項
- コード生成のための事前学習済みネットワークの読み込み
- 深層学習ネットワーク向けの汎用 C/C++ コードの生成
- MKL-DNN を使用した、深層学習ネットワークのためのコード生成
- ARM Compute Library を使用した、深層学習ネットワークのためのコード生成
- ARM Compute Library を使用する深層学習コードのクロスコンパイル
- 深層学習ネットワークの int8 コードの生成
- Generate bfloat16 Code for Deep Learning Networks
- Update Network Parameters After Code Generation
カテゴリ
- 深層学習のコード生成の基礎
深層学習ネットワークのコードの生成に使用できる関数、オブジェクト、ワークフロー
- イメージの分類とセグメンテーションの用途
イメージの分類とセグメンテーションを実行する深層学習ネットワークのコードの生成
- オブジェクト検出の用途
オブジェクト検出を実行する深層学習ネットワークのコードの生成
- 時系列の分類と予測の用途
時系列の分類と予測を実行する深層学習ネットワークのコードの生成
- TensorFlow Lite の用途
TFLite ライブラリを使用して推論を実行する深層学習ネットワークのコードの生成
- ネットワーク圧縮の用途
量子化、学習可能なパラメーターの圧縮、枝刈りの実行による深層ニューラル ネットワークの圧縮
関連情報
- Deep Learning Toolbox 入門 (Deep Learning Toolbox)
- GPU Coder を使用した深層学習 (GPU Coder)
- Code Generation for dlarray
- コード生成における dlarray の制限事項
- コード生成のための事前学習済みネットワークの読み込み
- 深層学習ネットワーク向けの汎用 C/C++ コードの生成
- MKL-DNN を使用した、深層学習ネットワークのためのコード生成
- ARM Compute Library を使用した、深層学習ネットワークのためのコード生成
- ARM Compute Library を使用する深層学習コードのクロスコンパイル
- 深層学習ネットワークの int8 コードの生成
- Generate bfloat16 Code for Deep Learning Networks
- Update Network Parameters After Code Generation
関連情報
- Deep Learning Toolbox 入門 (Deep Learning Toolbox)
- GPU Coder を使用した深層学習 (GPU Coder)