GPU Coder를 사용한 딥러닝

딥러닝은 인간이 자연스럽게 경험을 통해 학습하는 능력을 컴퓨터에게 가르치는 머신러닝의 한 분야입니다. 학습 알고리즘은 사전에 정해진 수식을 모델로 사용하지 않고 여러 계산 기법을 사용해 데이터에서 직접 정보를 “학습”합니다. 딥러닝은 컨벌루션 신경망(CNN)을 사용하여 영상에서 직접 데이터의 유용한 표현을 학습합니다. 신경망은 생물 신경계에서 영감을 얻은 병렬로 동작하는 단순한 요소들을 사용하여 여러 비선형 처리 계층을 결합합니다. 딥러닝 모델은 레이블이 지정된 대규모 데이터 세트 그리고 다수의 계층이 포함된 신경망 아키텍처(대개 컨벌루션 계층도 일부 포함됨)를 사용하여 훈련됩니다.

GPU Coder™를 Deep Learning Toolbox™와 함께 사용하여 코드를 생성하고 NVIDIA^® 또는 ARM^® GPU 프로세서를 사용하는 여러 임베디드 플랫폼에 CNN을 배포할 수 있습니다. Deep Learning Toolbox는 심층 신경망의 계층을 만들고 상호 연결하는 간단한 MATLAB^® 명령을 제공합니다. 사전 훈련된 신경망과 영상 인식, 운전자 보조 애플리케이션 같은 다양한 예제가 제공되기 때문에 신경망, 딥러닝 또는 고급 컴퓨터 비전 알고리즘에 대한 전문 지식이 없어도 GPU Coder를 딥러닝에 사용할 수 있습니다.