ディープラーニング

MATLAB によるディープラーニングの新機能

MATLAB を使用すれば、専門知識をもたない一般のユーザーも簡単にディープラーニングを実行できます。モデルのデザインや構築、ネットワークの学習や可視化、配布に使える最新機能をご確認ください。

データの準備とラベリング

  • セマンティック セグメンテーションおよび物体検出のためにピクセルと領域をラベリングするアプリ
  • 自動化 API を使用した Ground Truth ラベリングの自動化

ネットワーク 構造

  • 複雑なネットワーク構造を表現するための有向非循環グラフ (DAG) ネットワーク
  • 時系列、テキスト、信号データの予測と分類のための長期短期記憶 (LSTM) ネットワーク
  • セマンティック セグメンテーションによる画像のピクセル単位の分類
  • 新着 連続値を出力に持つ時系列のための回帰および双方向 LSTM
  • カスタム層のサポート: 新しい層の定義および出力層(分類および回帰)における損失関数の設定
  • 新着 データのサイズとタイプの一貫性をチェックするためのカスタム層の自動検証

最新の事前学習済みモデルへのアクセス

  • Tensorflow-Keras モデル インポーター
  • Caffe からモデルをインポート (Caffe Model Zoo を含む)
  • GoogLeNet、VGG-16、VGG-19、AlexNet、ResNet-50、ResNet-101、Inception-v3
  • 近日追加: Inception-ResNet-v2、SqueezeNet

ネットワークの学習

  • 自動的にネットワークの性能を検証し、検証指標がそれ以上改善されなくなった場合に学習を停止する機能
  • ベイズ最適化を使用したハイパーパラメーターの調整
  • 新着 最適化アルゴリズムの追加: ADAM & RMSprop
  • 新着 並列かつ複数のGPU上でのDAGネットワークの学習

デバッグと可視化

  • 新着 DAG アクティベーション: GoogLeNet や Inception-v3 などのネットワークに対する中間アクティベーションの可視化
  • 精度、損失、検証指標のプロットによる学習状況の監視
  • 近日追加: ネットワーク アナライザー アプリによるネットワークの可視化と解析

配布

  • GPU Coder による MATLAB のディープラーニング モデルから CUDA コードへの自動変換
  • 新着 GoogLeNet、ResNet-50、ResNet-101、Inception-v3、SegNet などの DAG ネットワークのサポート
  • 新着 Intel および ARM プロセッサのサポート
  • 新着 TensorRT と統合できる CUDA コードの生成

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