Deep Learning Toolbox
R2026bDeep Learning Toolbox™는 심층 신경망의 설계, 훈련 및 시뮬레이션에 사용할 수 있는 여러 함수와 앱, Simulink® 블록을 제공합니다. 예측을 시각화 및 해석하고, 신경망 속성을 검증하고, 가지치기, 사영 또는 양자화를 통해 신경망을 압축할 수 있습니다. 훈련된 신경망을 C/C++, CUDA®, HDL 코드로 생성할 수도 있습니다(MATLAB® Coder™, GPU Coder™ 또는 Deep Learning HDL Toolbox™ 사용).
이 툴박스는 다른 AI 프레임워크에 대한 인터페이스를 제공하여 MATLAB 및 Simulink에서의 추론을 지원하고 PyTorch®, TensorFlow™, Keras™, ONNX™의 모델을 MATLAB으로 가져올 수 있도록 합니다.
심층 신경망 디자이너 앱을 사용하여 신경망을 설계하고, 가져오고, 편집 및 분석할 수 있습니다. 시계열 모델러 앱을 사용하면 코드를 작성하지 않고도 시계열 예측을 위한 모델을 훈련시키고 비교할 수 있습니다.
Deep Learning Toolbox 시작하기
Deep Learning Toolbox의 기본 사항 배우기
Simulink를 사용한 딥러닝
Simulink를 사용한 딥러닝 워크플로 확장
심층 신경망에 사용할 데이터 전처리하기
딥러닝을 위한 데이터 관리 및 전처리
심층 신경망 가져오기 및 구축하기
명령줄 함수를 사용하거나 심층 신경망 디자이너 앱을 대화형 방식으로 사용하여 신경망 구축
심층 신경망 훈련시키기
기본 제공 훈련 함수 또는 사용자 지정 훈련 루프를 사용하여 신경망 훈련
심층 신경망 시각화 및 검증하기
신경망 동작 시각화, 예측 설명, 견고성 검증
코드 생성 및 심층 신경망 배포하기
C/C++, CUDA 또는 HDL 코드 생성과 딥러닝 신경망 내보내기 또는 배포
