ハードウェアへの展開
C/C++ コード生成、GPU コード生成、Raspberry Pi®、NVIDIA® Jetson®
深層学習と機械学習のワークフローをハードウェアに展開します。
注目の例
Classify ECG Signals Using DAG Network Deployed to FPGA
Classify human electrocardiogram (ECG) signals by deploying a trained directed acyclic graph (DAG) network.
ECG 信号を分類する深層学習 Simulink モデルのコード生成
ウェーブレットベースの特徴を使用した信号分類用の Simulink® モデルの作成と展開。
Deep Learning Code Generation on ARM for Fault Detection Using Wavelet Scattering and Recurrent Neural Networks
Perform acoustic-based fault detection on a Raspberry Pi using wavelet scattering and recurrent neural networks.
ウェーブレット解析と深層学習を使用した NVIDIA Jetson への信号分類器の展開
ウェーブレットから派生させた特徴を使用して心電図信号を分類するための CUDA® 実行可能ファイルの生成および展開。
Raspberry Pi におけるウェーブレットおよび深層学習を使用した信号分類器の展開
スカログラムと深層畳み込みニューラル ネットワークを使用した Raspberry Pi における人間の心電図信号の分類。
Detect Air Compressor Sounds on a Raspberry Pi Using Wavelet Scattering and TensorFlow Lite Network
Generate and deploy Raspberry Pi code to detect air compressor sounds using the Wavelet Scattering block and a pretrained deep learning network.
Modulation Classification Using Wavelet Analysis on NVIDIA Jetson
Use wavelets to classify waveforms on a NVIDIA Jetson®.
