Глубокое обучение - это ветвь машинного обучения, которая учит компьютеры делать то, что приходит человеку естественным путем: учиться на опыте. Алгоритмы обучения используют вычислительные методы, чтобы «узнать» информацию непосредственно из данных, не полагаясь на заранее определенное уравнение в качестве модели. Глубокое обучение использует сверточные нейронные сети (CNNs), чтобы узнать полезные представления данных непосредственно с изображений.
Можно использовать MATLAB® Coder™ с Deep Learning Toolbox, чтобы сгенерировать код С++ от обученного CNN. Вы можете развернуть сгенерированный код на встраиваемой платформе, которая использует Intel® или ARM® процессора. Можно также сгенерировать обобщенный код C or C++ из обученного CNN, который не зависит ни от каких сторонних библиотек.
Глубокое обучение с MATLAB Coder не поддерживается в MATLAB Online™.
codegen | Сгенерируйте код C/C + + из кода MATLAB |
coder.loadDeepLearningNetwork | Загрузка модели нейронной сети для глубокого обучения |
coder.DeepLearningConfig | Создайте объекты строения генерации кода глубокого обучения |
coder.ARMNEONConfig | Параметры для настройки генерации кода глубокого обучения с помощью ARM Compute Library |
coder.MklDNNConfig | Параметры для настройки генерации кода глубокого обучения с помощью библиотеки Intel Math Kernel Library для глубоких нейронных сетей |
coder.getDeepLearningLayers | Получите список слоев, поддерживаемых для генерации кода для определенной библиотеки глубокого обучения |
Необходимые условия для глубокого обучения с MATLAB Coder
Установите продукты и сконфигурируйте окружение для генерации кода для нейронных сетей для глубокого обучения.
Рабочий процесс для генерации кода глубокого обучения с MATLAB Coder
Сгенерируйте код для предсказания из предварительно обученной сети.
Сети и слои, поддерживаемые для генерации кода
Выберите сверточную нейронную сеть, которая поддерживается для вашего целевого процессора.
Используйте глубокое обучение arrays в коде MATLAB, предназначенном для генерации кода.
Ограничения dlarray для генерации кода
Придерживайтесь ограничений генерации кода для глубокого обучения массивов.
Загрузка предварительно обученных сетей для генерации кода
Создайте SeriesNetwork, DAGNetwork, yolov2ObjectDetector, ssdObjectDetector, или dlnetwork объект для генерации кода.
Сгенерируйте универсальный код C/C + + для нейронных сетей для глубокого обучения
Сгенерируйте код C/C + + для предсказания из нейронной сети для глубокого обучения, которая не зависит ни от каких сторонних библиотек.
Генерация кода для нейронных сетей для глубокого обучения с MKL-DNN
Сгенерируйте код С++ для предсказания из нейронной сети для глубокого обучения, нацеленной на центральный процессор Intel.
Генерация кода для нейронных сетей для глубокого обучения с вычислительной библиотекой ARM
Сгенерируйте код С++ для предсказания из нейронной сети для глубокого обучения, нацеленной на процессор ARM.
Перекрестная компиляция кода глубокого обучения, который использует ARM Compute Library
Сгенерируйте библиотеку или исполняемый код на хост-компьютер для развертывания на ARM оборудования цели.
Генерация кода для квантованных нейронных сетей для глубокого обучения
Квантуйте и сгенерируйте код для предварительно обученной сверточной нейронной сети.
Запуск с Deep Learning Toolbox (Deep Learning Toolbox)
Глубокое обучение с помощью GPU Coder (GPU Coder)
