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Simulink를 사용한 딥러닝
Simulink를 사용한 딥러닝 워크플로 확장
Deep Learning Toolbox™에 포함된 Deep Neural Networks 블록 라이브러리의 블록을 사용하거나 Computer Vision Toolbox™에 포함된 Analysis & Enhancement 블록 라이브러리의 Deep Learning Object Detector 블록을 사용하여 Simulink® 모델에서 딥러닝 기능을 구현합니다.
Simulink의 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.
블록
Image Classifier | 훈련된 딥러닝 신경망을 사용하여 데이터 분류 |
Predict | 훈련된 딥러닝 신경망을 사용하여 응답 변수 예측 |
Stateful Classify | Classify data using a trained deep learning recurrent neural network |
Stateful Predict | Predict responses using a trained recurrent neural network |
Deep Learning Object Detector | 훈련된 딥러닝 객체 검출기를 사용하여 객체 검출 |
도움말 항목
영상
- Classify Images in Simulink Using GoogLeNet
This example shows how to classify an image in Simulink® using theImage Classifier
block. - 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
- Predict and Update Network State in Simulink
This example shows how to predict responses for a trained recurrent neural network in Simulink® by using theStateful Predict
block. - Classify and Update Network State in Simulink
This example shows how to classify data for a trained recurrent neural network in Simulink® by using theStateful Classify
block. - 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. - 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
- Create Simulink Environment and Train 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.
코드 생성
- Simulink 응용 프로그램에서 딥러닝 코드 생성
데스크탑 또는 임베디드 타깃 배포용 C/C++ 및 GPU 코드 생성