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

  • 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
  • 画像データストアの拡張: 詳細な学習サンプルを作成して、ディープラーニングのトレーニングデータを増加
  • 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

ネットワーク構造

  • 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
  • 新機能 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 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
  • 新機能 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)
  • 新機能 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、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
  • MobileNet-v2、ResNet-101、Inception-v3、SqueezeNet、NASNet と連携する機能
  • 新機能 TensorFlow-Keras モデルをインポートして CUDA コードを生成
  • 新機能 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 3 次元画像データでディープラーニング ネットワークを学習
  • 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
  • 新機能 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

展開

  • 生成された CUDA コードと FP16 最適化を活用する NVIDIA®TensorRT を統合
  • GoogLeNet、ResNet-50、ResNet-101、SegNet などの DAG ネットワークをサポート
  • Intel® Xeon と ARM® Cortex-A® プロセッサに対する学習済みディープラーニング モデルからのコードを生成
  • NVIDIA Jetson および DRIVE プラットフォームへの自動展開
  • ディープラーニングの最適化: 自動調整、レイヤー フュージョンおよび Thrust ライブラリのサポートによるパフォーマンスの最適化
  • 新機能 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

  • 強化学習アルゴリズム: DQN、DDPG、A2C 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
  • リファレンスの例: 自動運転アプリケーションとロボット工学アプリケーション用の強化学習を使用して、コントローラーを実装

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