Deep Learning Toolbox 设计、训练和分析深度学习网络

Deep Learning Toolbox是一个框架，旨在帮助设计和实现深度神经网络。它提供了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）网络，用于对图像、时间序列和文本数据进行分类和回归。您可以利用自动微分、自定义训练循环和共享权重来构建网络架构，如生成式对抗网络（GAN）和孪生网络。通过深度网络设计器，以图形方式设计、分析和训练网络，试验管理器帮助管理多个深度学习实验、跟踪训练参数、分析结果并比较实验代码。层激活区域可视化和训练进度图形监控也是其特点。

此工具箱支持从TensorFlow 2、TensorFlow-Keras、PyTorch、ONNX和Caffe导入网络和层次图，并可将Deep Learning Toolbox网络和层次图导出为TensorFlow 2和ONNX模型格式。它还支持基于DarkNet-53、ResNet-50、NASNet、SqueezeNet等预训练模型的迁移学习。

在单GPU或多GPU工作站上，您可以更快地训练模型（需Parallel Computing Toolbox）。对于集群和云服务，如NVIDIA GPU Cloud和Amazon EC2 GPU实例，也可以将运算扩展。用于自动驾驶、信号和音频处理、无线通信、图像处理等领域的深度学习模型可以通过训练进行开发。

使用低代码App加速模型开发，深度网络设计器帮助创建、训练、分析和调试网络。预训练模型在MATLAB中只需一行代码即可访问，支持ONNX和TensorFlow将任何模型导入MATLAB。

在深度学习网络中，可视化训练进度和所学习特征的激活区域，使用Grad-CAM、遮挡贴图和LIME来解释结果。数据预处理用于网络训练，包括标注、处理和增强数据，使用内置算法自动标注。加速训练，利用GPU、云加速和分布式计算，GPU Coder生成优化CUDA代码，MATLAB Coder生成C和C++代码，部署到NVIDIA GPU和各种处理器，Deep Learning HDL Toolbox用于在FPGA和SoC上实现原型开发。

Simulink仿真使用控制、信号处理和传感器融合组件评估深度学习模型对系统级性能的影响。深度学习压缩包括量化和剪枝，减少内存使用并提高推断性能，深度网络量化器分析性能与推断准确性之间的权衡。

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