用途

コンピュータービジョン、イメージ処理、自動運転、信号、オーディオ、テキスト分析、および金融工学における深層学習のワークフローの拡張

Deep Learning Toolbox™ を使用して、コンピュータービジョン、イメージ処理、自動運転、信号処理、オーディオ、テキスト分析、および金融工学の各アプリケーションに深層学習を組み込みます。

注目の例

この例では、Faster R-CNN (Regions with Convolutional Neural Networks) オブジェクト検出器に学習させる方法を説明します。

この例では、3 次元シミュレーションデータを使用してセマンティックセグメンテーションネットワークに学習させ、敵対的生成ネットワーク (GAN) を使用して現実のデータに合わせて微調整する方法を示します。

Detect objects in point clouds using you only look once version 4 (YOLO v4) deep learning network. In this example, you will

Simscape™ Multibody™ でモデル化された二足歩行ロボットを制御するために、強化学習エージェントの学習を実行します。

この例では、Very-Deep Super-Resolution (VDSR) ニューラルネットワークを使用して低解像度イメージから高解像度イメージを作成する方法を説明します。

シミュレーションデータを使用して、化学的プロセスの故障を検出できるニューラルネットワークに学習させる。

Create, train, and compare three deep learning networks for predicting credit default probability.

この例では、アテンションを使用した再帰型 sequence-to-sequence 符号化器-復号化器モデルを用いて数字の文字列をローマ数字に変換する方法を説明します。

深層学習と信号処理を使用して、心拍心電図のデータを分類します。

時間-周波数解析と深層学習を使用して、人間の心電図信号をセグメント化します。