Main Content

Deep Learning Toolbox

딥러닝 신경망의 설계, 훈련, 분석 및 시뮬레이션

Deep Learning Toolbox™는 심층 신경망의 설계, 구현 및 시뮬레이션에 사용할 수 있는 여러 함수와 앱, Simulink® 블록을 제공합니다. 이 툴박스는 컨벌루션 신경망(CNN)이나 트랜스포머 같은 다양한 유형의 신경망을 생성하고 사용하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 신경망 예측을 시각화 및 해석하고, 신경망 속성을 검증하고, 양자화, 사영 또는 가지치기를 통해 신경망을 압축할 수 있습니다.

심층 신경망 디자이너 앱을 사용하여 대화형 방식으로 신경망을 설계, 편집 및 분석하고, 사전 훈련된 모델을 가져오고, 신경망을 Simulink로 내보낼 수 있습니다. 이 툴박스는 다른 딥러닝 프레임워크와 함께 운용할 수 있습니다. 추론, 전이 학습, 시뮬레이션 및 배포를 위해 PyTorch®, TensorFlow™, ONNX™ 모델을 가져올 수 있습니다. 모델을 TensorFlow 및 ONNX로 내보낼 수도 있습니다.

훈련된 신경망을 C/C++, CUDA® 및 HDL 코드로 자동 생성할 수 있습니다.

Deep Learning Toolbox 시작하기

Deep Learning Toolbox의 기본 사항 배우기

응용 사례

컴퓨터 비전, 영상 처리, 자율 주행, 신호, 오디오, 텍스트 분석 및 계산 금융에서 딥러닝 워크플로 확장

딥러닝 기본 사항

심층 신경망 가져오기, 구축, 훈련, 조정, 시각화, 검증 및 내보내기

영상 데이터 워크플로

영상 분류 및 회귀를 위해 사전 훈련된 신경망을 사용하거나 신경망을 처음부터 만들어 훈련시키기

시퀀스 및 숫자형 특징 데이터 워크플로

시퀀스 및 테이블 형식 데이터에 대해 분류, 회귀, 전망을 수행하는 신경망 생성 및 훈련

병렬 연산 및 클라우드

로컬에서 여러 GPU를 사용하거나 클라우드를 사용하여 딥러닝을 확장하고, 여러 신경망을 대화형 방식이나 일괄 처리 작업으로 훈련시킵니다.

자동 미분

딥러닝 계층, 신경망, 훈련 루프 및 손실 함수 사용자 지정

Simulink를 사용한 딥러닝

Simulink를 사용한 딥러닝 워크플로 확장

코드 생성

C/C++, CUDA 또는 HDL 코드 생성과 딥러닝 신경망 배포

함수 근사, 군집화 및 제어

얕은 신경망을 사용하여 회귀, 분류, 군집화 수행 및 비선형 동적 시스템 모델링