GPU Coder を使用した深層学習

"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。この学習アルゴリズムは、事前に定義された方程式をモデルとして使用するのではなく、計算法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、有用なデータの表現をイメージから直接学習します。ニューラル ネットワークとは、複数の非線形処理層を組み合わせであり、生物の神経系からヒントを得た並列実行するシンプルな要素を使用します。深層学習モデルの学習は、ラベル付けされた大規模なデータセットと、通常は複数の畳み込み層を含む多くの層から成るニューラル ネットワーク アーキテクチャを使用して行います。

GPU Coder™ を Deep Learning Toolbox™ と共に使用してコードを生成し、NVIDIA^® GPU プロセッサまたは ARM^® GPU プロセッサを使用する複数の組み込みプラットフォームに CNN を展開できます。Deep Learning Toolbox には、深層ニューラル ネットワークの層の作成と相互結合を行うためのシンプルな MATLAB^® コマンドが用意されています。ニューラル ネットワーク、深層学習、または高度なコンピューター ビジョン アルゴリズムに関する専門知識がなくても、イメージ認識や運転者支援アプリケーションなどの事前学習済みネットワークと例を利用できるため、GPU Coder を使用して深層学習を行うことができます。