Simulink를 사용한 딥러닝
Deep Learning Toolbox™에 포함된 Deep Neural Networks, Python Neural Networks, Deep Learning Layers 블록 라이브러리의 블록을 사용하거나 Computer Vision Toolbox™에 포함된 Analysis & Enhancement 블록 라이브러리의 Deep Learning Object Detector 블록을 사용하여 Simulink® 모델에서 딥러닝 기능을 구현합니다.
Deep Learning Layers 블록 라이브러리를 사용하여 신경망을 표현하는 Simulink 모델을 생성하려면 exportNetworkToSimulink
함수를 사용하십시오.
Simulink의 일부 딥러닝 기능은 MATLAB Function 블록을 사용하는데 이를 위해 지원되는 컴파일러가 필요합니다. 대부분의 플랫폼에서 MATLAB®을 설치할 때 디폴트 C 컴파일러가 제공됩니다. C++ 언어를 사용하는 경우 호환되는 C++ 컴파일러를 설치해야 합니다. 지원되는 컴파일러 목록을 보려면 지원 및 호환되는 컴파일러를 열고 사용자의 운영 체제에 해당하는 탭을 클릭한 다음 Simulink Product Family 표에서 For Model Referencing, Accelerator mode, Rapid Accelerator mode, and MATLAB Function blocks 열로 이동하십시오. 시스템에 MATLAB 지원 컴파일러가 여러 개 설치된 경우 mex -setup
명령을 사용하여 디폴트 컴파일러를 변경할 수 있습니다. 디폴트 컴파일러 변경하기 항목을 참조하십시오.
함수
exportNetworkToSimulink | Generate Simulink model that contains deep learning layer blocks that correspond to deep learning layer objects (R2024b 이후) |
블록
도움말 항목
Deep Learning Layer 블록
- List of Deep Learning Layer Blocks
Discover all the deep learning layer blocks in Simulink. - Implement Unsupported Deep Learning Layer Blocks
TheexportNetworkToSimulink
function converts deep learning layer objects in adlnetwork
object to deep learning layer blocks in a Simulink model.
영상
- GoogLeNet을 사용하여 Simulink에서 영상 분류하기
이 예제에서는Image Classifier
블록을 사용하여 Simulink®에서 영상을 분류하는 방법을 보여줍니다. - Acceleration for Simulink Deep Learning Models
Improve simulation speed with accelerator and rapid accelerator modes. - Lane and Vehicle Detection in Simulink Using Deep Learning
This example shows how to use deep convolutional neural networks inside a Simulink® model to perform lane and vehicle detection. - Classify ECG Signals in Simulink Using Deep Learning
This example shows how to use wavelet transforms and a deep learning network within a Simulink (R) model to classify ECG signals. - Classify Images in Simulink with Imported TensorFlow Network
Import a pretrained TensorFlow™ network usingimportTensorFlowNetwork
, and then use the Predict block for image classification in Simulink.
시퀀스
- Simulink에서 예측을 수행하고 신경망 상태 업데이트하기
이 예제에서는Stateful Predict
블록을 사용하여 Simulink®에서 훈련된 순환 신경망의 응답 변수 예측을 수행하는 방법을 보여줍니다. - Simulink에서 분류하고 신경망 상태 업데이트하기
이 예제에서는Stateful Classify
블록을 사용하여 Simulink®에서 훈련된 순환 신경망의 데이터를 분류하는 방법을 보여줍니다. - Speech Command Recognition in Simulink
Detect the presence of speech commands in audio using a Simulink model. - Time Series Prediction in Simulink Using Deep Learning Network
This example shows how to use an LSTM deep learning network inside a Simulink® model to predict the remaining useful life (RUL) of an engine. - Simulate Calorie Burn Using Neural Network in Simulink
This example shows how to include a simple fully connected neural network in a Simulink® model that predicts calorie burn when given five time steps of sensor readings from a smart watch. - Battery State of Charge Estimation Using Deep Learning
Define requirements, prepare data, train deep learning networks, verify robustness, integrate networks into Simulink, and deploy models. (R2024b 이후) - Physical System Modeling Using LSTM Network in Simulink
This example shows how to create a reduced order model (ROM) to replace a Simscape component in a Simulink® model by training a long short-term memory (LSTM) neural network. - Improve Performance of Deep Learning Simulations in Simulink
This example shows how to use code generation to improve the performance of deep learning simulations in Simulink®.
강화 학습
- Control Water Level in a Tank Using a DDPG Agent
Train a controller using reinforcement learning with a plant modeled in Simulink as the training environment. - Train DDPG Agent for Adaptive Cruise Control
Train a reinforcement learning agent for an adaptive cruise control application. - Train DQN Agent for Lane Keeping Assist Using Parallel Computing
Train a reinforcement learning agent for a lane keeping assist application. - Train DDPG Agent for Path-Following Control
Train a reinforcement learning agent for a lane following application.
Python 연동
- Classify Images Using TensorFlow Model Predict Block
Classify images using TensorFlow Model Predict block. - Classify Images Using ONNX Model Predict Block
Classify images using ONNX Model Predict block. - Classify Images Using PyTorch Model Predict Block
Classify images using PyTorch Model Predict block. - Predict Responses Using TensorFlow Model Predict Block
Predict Responses Using TensorFlow Model Predict block. - Predict Responses Using ONNX Model Predict Block
Predict Responses Using ONNX Model Predict block. - Predict Responses Using PyTorch Model Predict Block
Predict Responses Using PyTorch Model Predict block. - Predict Responses Using Custom Python Model in Simulink (Statistics and Machine Learning Toolbox)
This example shows how to use the Custom Python Model Predict (Statistics and Machine Learning Toolbox) block for prediction in Simulink®.
코드 생성
- Simulink 애플리케이션에서 딥러닝 코드 생성
데스크탑 또는 임베디드 타깃 배포용 C/C++ 및 GPU 코드 생성 - Export Network to FMU
This example shows how to export a trained network as a Functional Mock-up Unit (FMU). (R2023b 이후)