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Mathworks在最新的Matlab和Simulink版本中擴展了深度學習功能
MathWorks推出了Matlab和Simulink的Release 2018b。該版本為深度學習提供了大量增強功能，以及產(chǎn)品系列中的新功能和錯誤修復。深度學習工具箱取代了網(wǎng)絡工具箱，
MathWorks推出了Matlab和Simulink的Release 2018b。該版本為深度學習提供了大量增強功能，以及產(chǎn)品系列中的新功能和錯誤修復。
深度學習工具箱取代了網(wǎng)絡工具箱，為工程師和科學家提供了設計和實現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡的框架?，F(xiàn)在，圖像處理，計算機視覺，信號處理和系統(tǒng)工程師可以使用Matlab更輕松地設計復雜的網(wǎng)絡架構(gòu)并提高其深度學習模型的性能。
MathWorks最近加入了Onnx社區(qū)，以展示其對互操作性的承諾，實現(xiàn)Matlab用戶與其他深度學習框架之間的協(xié)作。使用R2018b中的新Onnx轉(zhuǎn)換器，工程師可以從支持的框架（如PyTorch，MxNet和TensorFlow）導入和導出模型。
這種互操作性使得在Matlab中訓練的模型能夠用于其他框架。類似地，可以將在其他框架中訓練的模型引入Matlab，用于調(diào)試，驗證和嵌入式部署等任務。
此外，Release 2018b提供了一組參考模型，只需一行代碼即可訪問。此外，其他模型導入器可以使用Caffe和Keras-Tensorflow的模型。
MathWorks的Matlab市場總監(jiān)David Rich說：“隨著深層學習在多個行業(yè)中越來越普遍，有必要使其廣泛可用、易于獲取并適用于具有不同專業(yè)背景的工程師和科學家。”
現(xiàn)在，深層學習的新手和專家可以通過使用從研究到原型到生產(chǎn)的集成的深層學習工作流程來學習、應用并利用Matlab進行高級研究。
深度學習工具箱取代了網(wǎng)絡工具箱，為工程師和科學家提供了設計和實現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡的框架?，F(xiàn)在，圖像處理，計算機視覺，信號處理和系統(tǒng)工程師可以使用Matlab更輕松地設計復雜的網(wǎng)絡架構(gòu)并提高其深度學習模型的性能。
MathWorks最近加入了Onnx社區(qū)，以展示其對互操作性的承諾，實現(xiàn)Matlab用戶與其他深度學習框架之間的協(xié)作。使用R2018b中的新Onnx轉(zhuǎn)換器，工程師可以從支持的框架（如PyTorch，MxNet和TensorFlow）導入和導出模型。
這種互操作性使得在Matlab中訓練的模型能夠用于其他框架。類似地，可以將在其他框架中訓練的模型引入Matlab，用于調(diào)試，驗證和嵌入式部署等任務。
此外，Release 2018b提供了一組參考模型，只需一行代碼即可訪問。此外，其他模型導入器可以使用Caffe和Keras-Tensorflow的模型。
MathWorks的Matlab市場總監(jiān)David Rich說：“隨著深層學習在多個行業(yè)中越來越普遍，有必要使其廣泛可用、易于獲取并適用于具有不同專業(yè)背景的工程師和科學家。”
現(xiàn)在，深層學習的新手和專家可以通過使用從研究到原型到生產(chǎn)的集成的深層學習工作流程來學習、應用并利用Matlab進行高級研究。
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