chinese直男口爆体育生外卖, 99久久er热在这里只有精品99, 又色又爽又黄18禁美女裸身无遮挡, gogogo高清免费观看日本电视,私密按摩师高清版在线,人妻视频毛茸茸,91论坛 兴趣闲谈,欧美 亚洲 精品 8区,国产精品久久久久精品免费

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

關(guān)于加強(qiáng)深度學(xué)習(xí)能力以簡化設(shè)計、訓(xùn)練和部署模型分析和介紹

MATLAB ? 來源:djl ? 2019-09-16 10:52 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

MATLAB Release 2017b(R2017b) 今日正式推出,其中包括MATLAB和Simulink的若干新功能、六款新產(chǎn)品以及對其他 86 款產(chǎn)品的更新和修復(fù)補(bǔ)丁。此發(fā)行版還添加了新的重要的深度學(xué)習(xí)功能,可簡化工程師、研究人員及其他領(lǐng)域?qū)<以O(shè)計、訓(xùn)練和部署模型的方式。

隨著智能設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,設(shè)計團(tuán)隊面臨創(chuàng)造更加智能的產(chǎn)品和應(yīng)用的挑戰(zhàn),他們需要自己掌握深度學(xué)習(xí)技能或依賴其他具有深度學(xué)習(xí)專長但可能不了解應(yīng)用場景的團(tuán)隊。借助 R2017b,工程和系統(tǒng)集成團(tuán)隊可以將 MATLAB 拓展用于深度學(xué)習(xí),以更好地保持對整個設(shè)計過程的控制,并更快地實現(xiàn)更高質(zhì)量的設(shè)計。可以通過使用預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),協(xié)作開發(fā)代碼和模型,然后部署到 GPU嵌入式設(shè)備。使用 MATLAB 可以改進(jìn)結(jié)果質(zhì)量,同時通過自動化地面實況標(biāo)記 App 來縮短模型開發(fā)時間。

R2017b中的具體深度學(xué)習(xí)特性、產(chǎn)品和功能包括:

Neural Network Toolbox增加了對復(fù)雜架構(gòu)的支持,包括有向無環(huán)圖 (DAG) 和長短期記憶 (LSTM) 網(wǎng)絡(luò),并提供對 GoogLeNet 等流行的預(yù)訓(xùn)練模型的訪問。

Computer Vision System Toolbox中的 Image Labeler 應(yīng)用現(xiàn)在提供一種方便和交互的方式來標(biāo)記一系列圖像中的地面實況數(shù)據(jù)。除對象檢測工作流程外,該工具箱現(xiàn)在還利用深度學(xué)習(xí)支持語義分割,對圖像中的像素區(qū)域進(jìn)行分類,以及評估和可視化分割結(jié)果。

MATLAB深度學(xué)習(xí):為自動駕駛的工作流程提供語義分割

新產(chǎn)品GPU Coder可自動將深度學(xué)習(xí)模型轉(zhuǎn)換為 NVIDIA GPU 的 CUDA 代碼。內(nèi)部基準(zhǔn)測試顯示,在部署階段為深度學(xué)習(xí)模型產(chǎn)生的代碼,比 TensorFlow 的性能提高 7倍,比 Caffe2的性能提高4.5 倍。

注:使用 TitanXP GPU 和 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-1650 v4 @ 3.60GHz 對 AlexNet 的推理性能執(zhí)行了內(nèi)部基準(zhǔn)測試。使用的軟件版本是 MATLAB(R2017b)、TensorFlow(1.2.0) 和 Caffe2(0.8.1)。每個軟件的 GPU 加速版本用于基準(zhǔn)測試。所有測試均在 Windows 10 上運行。

與 R2017a 推出的功能相結(jié)合,可以使用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí),包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 模型(AlexNet、VGG-16 和 VGG-19)以及來自 Caffe 的模型(包括 Caffe Model Zoo)。可以從頭開始開發(fā)模型,包括使用 CNN 進(jìn)行圖像分類、對象檢測、回歸等。

其他系列更新:

除深度學(xué)習(xí)外,R2017b 還包括其他關(guān)鍵領(lǐng)域的一系列更新,包括:

使用 MATLAB 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析:一款新 Text Analytics Toolbox 產(chǎn)品、可擴(kuò)展數(shù)據(jù)存儲、用于機(jī)器學(xué)習(xí)的更多大數(shù)據(jù)繪圖和算法,以及 Microsoft Azure Blob 存儲支持

使用 Simulink 進(jìn)行實時軟件建模:對用于軟件環(huán)境的調(diào)度效果進(jìn)行建模并實現(xiàn)可插入式組件

使用 Simulink 進(jìn)行驗證和確認(rèn):用于需求建模、測試覆蓋率分析和合規(guī)性檢查的新工具

MathWorks是數(shù)學(xué)計算軟件領(lǐng)域世界領(lǐng)先的開發(fā)商。它所推出的MATLAB是一種用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、可視化和數(shù)值計算的程序設(shè)計環(huán)境,稱為“科學(xué)計算的語言”。Simulink是一種圖形環(huán)境,可用于對多域動態(tài)系統(tǒng)和嵌入式系統(tǒng)進(jìn)行仿真和基于模型設(shè)計。全球的工程師和科學(xué)家們都依賴于MathWorks公司所提供的這些產(chǎn)品系列,來加快在汽車、航空、電子、金融服務(wù)、生物醫(yī)藥以及其他行業(yè)的發(fā)明、創(chuàng)新及開發(fā)的步伐。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • 嵌入式
    +關(guān)注

    關(guān)注

    5188

    文章

    20181

    瀏覽量

    329287
  • 深度學(xué)習(xí)
    +關(guān)注

    關(guān)注

    73

    文章

    5591

    瀏覽量

    123966
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關(guān)推薦
    熱點推薦

    【團(tuán)購】獨家全套珍藏!龍哥LabVIEW視覺深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)課(11大系列課程,共5000+分鐘)

    、GPU加速訓(xùn)練(可選) 雙軌教學(xué):傳統(tǒng)視覺算法+深度學(xué)習(xí)方案全覆蓋 輕量化部署:8.6M超輕OCR模型,適合嵌入式設(shè)備集成 無監(jiān)督
    發(fā)表于 12-04 09:28

    【團(tuán)購】獨家全套珍藏!龍哥LabVIEW視覺深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)可(11大系列課程,共5000+分鐘)

    領(lǐng)域主流開發(fā)環(huán)境,LabVIEW與深度學(xué)習(xí)的集成一直是行業(yè)痛點。課程提供獨家開發(fā)的labview調(diào)用框架,實現(xiàn)從模型訓(xùn)練(Python)到部署
    發(fā)表于 12-03 13:50

    RA8P1部署ai模型指南:從訓(xùn)練模型部署?|?本周六

    在嵌入式邊緣AI中,如何把“訓(xùn)練好的模型”穩(wěn)定地“跑在板子上”,決定了項目能否落地。我們帶你基于RA8P1平臺,跑通從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、量化轉(zhuǎn)換,到工程
    的頭像 發(fā)表于 11-20 18:06 ?1697次閱讀
    RA8P1<b class='flag-5'>部署</b>ai<b class='flag-5'>模型</b>指南:從<b class='flag-5'>訓(xùn)練</b><b class='flag-5'>模型</b>到<b class='flag-5'>部署</b>?|?本周六

    ai_cube訓(xùn)練模型最后部署失敗是什么原因?

    ai_cube訓(xùn)練模型最后部署失敗是什么原因?文件保存路徑里也沒有中文 查看AICube/AI_Cube.log,看看報什么錯?
    發(fā)表于 07-30 08:15

    【「DeepSeek 核心技術(shù)揭秘」閱讀體驗】書籍介紹+第一章讀后心得

    相對策略優(yōu)化**(GRPO)算法、獎勵模型**等關(guān)鍵技術(shù)的深入剖析,可以幫助讀者了解 DeepSeek 在強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的創(chuàng)新性探索。對DeepSeek-R1 的訓(xùn)練過程和推理能力的蒸餾
    發(fā)表于 07-17 11:59

    寧暢與與百度文心大模型展開深度技術(shù)合作

    近日,百度正式開源文心大模型4.5系列模型。作為文心開源合作伙伴,寧暢在模型開源首日即實現(xiàn)即刻部署,做到“開源即接入、發(fā)布即可用”。據(jù)悉,文心4.5開源系列全部基于飛槳
    的頭像 發(fā)表于 07-07 16:26 ?678次閱讀

    如何使用Docker部署模型

    隨著深度學(xué)習(xí)和大模型的快速發(fā)展,如何高效地部署這些模型成為了一個重要的挑戰(zhàn)。Docker 作為一種輕量級的容器化技術(shù),能夠?qū)?/div>
    的頭像 發(fā)表于 05-24 16:39 ?830次閱讀

    模型時代的深度學(xué)習(xí)框架

    作者:算力魔方創(chuàng)始人/英特爾創(chuàng)新大使劉力 在 CNN時代 ,AI模型的參數(shù)規(guī)模都在百萬級別,僅需在單張消費類顯卡上即可完成訓(xùn)練。例如,業(yè)界知名的CNN模型: ResNet50 為例,
    的頭像 發(fā)表于 04-25 11:43 ?678次閱讀
    大<b class='flag-5'>模型</b>時代的<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>框架

    小白學(xué)大模型訓(xùn)練大語言模型深度指南

    在當(dāng)今人工智能飛速發(fā)展的時代,大型語言模型(LLMs)正以其強(qiáng)大的語言理解和生成能力,改變著我們的生活和工作方式。在最近的一項研究中,科學(xué)家們?yōu)榱松钊肓私馊绾胃咝У?b class='flag-5'>訓(xùn)練大型語言模型,進(jìn)
    的頭像 發(fā)表于 03-03 11:51 ?1228次閱讀
    小白學(xué)大<b class='flag-5'>模型</b>:<b class='flag-5'>訓(xùn)練</b>大語言<b class='flag-5'>模型</b>的<b class='flag-5'>深度</b>指南

    【ELF 2學(xué)習(xí)板試用】ELF2開發(fā)板(飛凌嵌入式)搭建深度學(xué)習(xí)環(huán)境部署(RKNN環(huán)境部署

    模型進(jìn)行量化部署轉(zhuǎn)換為rknn模型,并編譯好基本腳本上傳至開發(fā)板。 模型工具的介紹 RKNN-Toolkit2 ? ?RKNN-Toolki
    發(fā)表于 02-04 14:15

    【「基于大模型的RAG應(yīng)用開發(fā)與優(yōu)化」閱讀體驗】+大模型微調(diào)技術(shù)解讀

    今天學(xué)習(xí)<基于大模型的RAG應(yīng)用開發(fā)與優(yōu)化>這本書。大模型微調(diào)是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一項關(guān)鍵技術(shù),它指的是在已經(jīng)預(yù)
    發(fā)表于 01-14 16:51

    模型訓(xùn)練框架(五)之Accelerate

    Hugging Face 的 Accelerate1是一個用于簡化和加速深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的庫,它支持在多種硬件配置上進(jìn)行分布式
    的頭像 發(fā)表于 01-14 14:24 ?1813次閱讀

    Flexus X 實例 ultralytics 模型 yolov10 深度學(xué)習(xí) AI 部署與應(yīng)用

    前言: ???深度學(xué)習(xí)新紀(jì)元,828 B2B 企業(yè)節(jié) Flexus X 實例特惠!想要高效訓(xùn)練 YOLOv10 模型,實現(xiàn)精準(zhǔn)圖像識別?Flexus X
    的頭像 發(fā)表于 12-24 12:24 ?1328次閱讀
    Flexus X 實例 ultralytics <b class='flag-5'>模型</b> yolov10 <b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b> AI <b class='flag-5'>部署</b>與應(yīng)用

    AI模型部署邊緣設(shè)備的奇妙之旅:目標(biāo)檢測模型

    策略,提高模型學(xué)習(xí)能力和泛化性能。 硬件友好性: 在驍龍865等硬件平臺上表現(xiàn)出色,并支持快速導(dǎo)出為 ONNX 格式,使得模型在硬件
    發(fā)表于 12-19 14:33

    【「大模型啟示錄」閱讀體驗】如何在客服領(lǐng)域應(yīng)用大模型

    和存儲空間,因此在選擇時需要考慮企業(yè)的資源和成本限制。如果企業(yè)資源有限,可以選擇較小規(guī)模的模型或利用API調(diào)用大型模型以降低本地部署成本。同時,還需要考慮模型
    發(fā)表于 12-17 16:53