Deep Learning Toolbox™ (以前の Neural Network Toolbox™) は、ディープ ニューラル ネットワークの設計と実装のためのフレームワークに、アルゴリズム、学習済みモデル、およびアプリを提供します。畳み込みニューラル ネットワーク (ConvNets、CNN) および長期短期記憶 (LSTM) ネットワークを使用して、画像、時系列、およびテキストデータの分類および回帰を実行できます。カスタムのトレーニングループ、重みの共有、自動微分を使用して、敵対的生成ネットワーク (GAN) や Siamese ネットワークのような高度なネットワーク アーキテクチャを構築できます。アプリとプロットは、アクティベーションの可視化、ネットワーク アーキテクチャの編集と分析、トレーニングの進行状況の監視に役立ちます。

ONNX フォーマットを使用して TensorFlow™ および PyTorch とモデルを行き来させたり、TensorFlow-Keras および Caffe からモデルをインポートできます。ツールボックスは、事前学習済みのモデル (NASNet、SqueezeNet、Inception-v3、ResNet-101 を含む) のライブラリにより転移学習をサポートします。

Parallel Computing Toolbox™ を利用して、単一のまたは複数の GPU を持つワークステーションで学習速度を向上し、MATLAB Parallel Server^TM を利用して、NVIDIA^® GPU Cloud および Amazon EC2^® GPU インスタンスを含むクラスターやクラウドに拡張できます。