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

  • ビデオラベラー: ビデオまたは画像シーケンスにグランドトゥルース データをラベル付け
  • オーディオラベラー: オーディオ データセットのグランドトゥルース ラベルの対話形式での定義および可視化
  • 新機能 信号のラベル付け: 信号の対話形式での 可視化およびラベル付け
  • 新機能 ピクセルラベル データストア: 2 次元および 3 次元のセマンティック セグメンテーション データのピクセル情報を保存
  • 新機能 オーディオ データストア: 大量の録音データを管理
  • 新機能 画像データストア: 3 次元データのサポート

ネットワーク構造

  • 新機能 GAN 、Siamese ネットワーク、アテンション ネットワーク、および変分オートエンコーダーなどの高度なネットワーク構造を構築
  • ディープラーニング オブジェクト検出器「You Only Look Once」 (YOLO) v2 を学習させ、CUDA と C コードを生成 
  • Deep Network Designer: ディープネットワークをグラフィック形式で設計および解析し、MATLAB コードを生成
  • カスタム層のサポート: 複数の入出力を行う新しい層を定義および損失関数を設定 (分類および回帰)
  • ビデオ分類やジェスチャー認識用に LSTM と畳み込み層を結合

ディープラーニングの相互運用性

  • ONNX モデル形式を使用して CUDA コードを生成し、他のディープラーニング フレームワーク を持つモデルのインポートおよびエクスポートを実行
  • 新機能 MobileNet-v2、ResNet-101、Inception-v3、SqueezeNet、NASNet-Large、および Xception と連携する機能
  • TensorFlow-Keras モデルをインポートして C、C++、および CUDA コードを生成
  • Caffe モデルを DAG ネットワークにインポート

MATLABで サポートされている事前学習済みモデルを記載した、包括的なリストをご覧ください。

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
  • 新機能 ディープラーニング ネットワークで 3 次元画像データ を学習
  • ベイズ最適化を使用したハイパーパラメーターの調整を実行
  • 最適化アルゴリズムの追加: ADAM および RMSProp
  • 並列かつ複数の GPU 上で DAG ネットワークを学習
  • NVIDIA DGX とクラウド プラットフォーム上でディープラーニング モデルを学習

デバッグと可視化

  • DAG アクティベーション: ResNet-50、ResNet-101、GoogLeNet、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を可視化
  • 精度、損失、検証指標のプロットにより学習の進行状況を監視
  • ネットワーク アナライザー: 学習前のネットワーク アーキテクチャの問題を可視化、解析、および検索
  • 新機能 LSTM ネットワークのアクティベーションを可視化し、Grad-CAMを使用して分類の決定を理解

展開

  • 新機能 YOLO v2 オブジェクト検出器、DeepLab-v3+、MobileNet-v2、Xception、DenseNet-201、および再帰型ネットワークなどのネットワーク向けコードの生成
  • 新機能 ARM Mali GPU に深層学習ネットワークを展開
  • New Jetson AGX Xavier および Jetson Nano プラットフォームへの自動展開
  • パフォーマンスを向上させるために、共有メモリを使用して CUDA の最適化した転置行列を適用

強化学習

  • 新機能 強化学習アルゴリズム: DQN、DDPG、A2C、PPO などのアルゴリズムを使用して、ディープ ニューラル ネットワーク ポリシーを学習
  • 環境のモデル化MATLAB モデルと Simulink モデルを作成して環境を表現し、学習ポリシーに観測および報酬信号を供給
  • 学習の加速化: GPU とマルチコア CPU に関するポリシー学習を並列化
  • 新機能 リファレンスの例: 自動運転、ロボット、および制御設計アプリケーションのための強化学習ポリシーを実装

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