딥러닝용 MATLAB의 새로운 기능

MATLAB은 전문가가 아니더라도 누구나 쉽게 딥러닝을 이해할 수 있도록 도와드립니다. 모델의 설계와 빌드, 네트워크 학습과 시각화, 배포를 위한 최신 기능을 확인하십시오.

R2020b Highlights for Deep Learning

Deep Learning Simulink Support

Incorporate deep learning models into Simulink for simulation and code generation.

Experiment Manager App

Manage and train multiple deep learning experiments, keep track of training parameters, and analyze and compare results and code.


New examples for deep learning in latest release:

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강화 학습

  • 신규 강화 학습 알고리즘: DQN, DDPG, A2C, PPO 및 기타 알고리즘을 사용하여 심층 신경망 정책 학습
  • 환경 모델링: MATLAB 및 Simulink 모델을 만들어 환경을 표현하고 학습 정책에 대한 관측값과 보상 신호 제공
  • 학습 가속: GPU와 멀티코어 CPU에 대한 정책 학습 병렬화
  • 신규 참조 예제: 자율 주행, 로봇 및 제어 설계 활용 분야를 위해 정책 훈련

네트워크 아키텍처

  • 신규 생성적 적대 신경망(GAN), 샴 네트워크, 주의 네트워크, 변량 자동 인코더 등 최신 네트워크 아키텍처를 빌드
  •  YOLO(you-only-look-once) v2 딥러닝 객체 검출기 를 학습시키고 C 코드와 CUDA 코드를 생성하십시오.
  • Deep Network Designer: 딥 네트워크를 그래픽으로 설계 및 분석하고 MATLAB 코드 생성하기
  • 사용자 지정 레이어 지원: 여러 입력 및 출력으로 새 레이어를 정의하고 분류와 회귀에 손실 함수 지정하기
  • 비디오 분류 및 제스처 인식을 위해 LSTM와 컨벌루션 레이어를 결합합니다.

GPU Coder

Generate code for deep networks including code for custom layers.

배포

  • 신규 YOLO V2 객체 검출기, DeepLab-v3+, MobileNet-v2, Xception, DenseNet-201, 순환 네트워크 등의 네트워크를 위한 코드 생성
  • 신규 ARM Mali GPU에 딥러닝 네트워크를 배포
  • 신규 Jetson AGX Xavier 및 Jetson Nano 플랫폼에 자동으로 배포
  • 개선된 성능을 위해 공유 메모리를 사용하여 CUDA 최적화 전치 적용

Deep Learning for Signal and Audio

Design deep learning models for use in signal processing and audio applications.

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