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時系列の分類と予測の用途
R2026a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
時系列の分類と予測の用途に使用するコードを生成し、組み込みターゲットに展開します。
注目の例
Generate Generic C Code for a Human Health Monitoring Network
Generate generic C MEX application for a network that reconstructs ECG signals from a continuous wave radar signals.
Raspberry Pi での LSTM ネットワークのコード生成
マシンの残存耐用期間 (RUI) を予測するために、事前学習済みの長期短期記憶ネットワークのコードを生成する。
テキスト データを分類する LSTM ネットワークのコード生成
入力 timeseries の各ステップの予測を行う、事前学習済み LSTM ネットワークの汎用 C コードを生成する。
畳み込み LSTM ネットワークのコード生成
畳み込み層と BiLSTM 層の両方を含む、ビデオを分類する深層学習ネットワークの MEX 関数を生成する。
Generate Generic C Code for Sequence-to-Sequence Regression Using Deep Learning
Generate C/C++ code for a trained CNN that does not depend on third-party libraries.
Generate Code for LSTM Network and Deploy on Cortex-M Target
Generate a Processor-In-the-Loop (PIL) executable that runs on an STM32F746G-Discovery board.
Code Generation for Sequence-to-Sequence Classification with Learnables Compression
Generate code for LSTM network with learnables compression.
