Deep Learning avec MATLAB Coder
Le Deep Learning est une branche du Machine Learning qui permet aux ordinateurs d’acquérir une compétence naturelle chez les humains : apprendre par l’expérience. Les algorithmes d’apprentissage utilisent des méthodes computationnelles pour « apprendre » directement à partir de données sans s’appuyer sur une équation prédéterminée servant de modèle. Le Deep Learning utilise des réseaux de neurones pour apprendre des représentations utiles des données directement à partir d’images.
Vous pouvez utiliser MATLAB® Coder™ avec Deep Learning Toolbox pour générer du code C++ à partir d’un réseau de Deep Learning entraîné. Vous pouvez ensuite déployer le code généré sur une plateforme embarquée utilisant un processeur Intel® ou ARM®. Il est également possible de générer du code C ou C++ à partir d’un réseau de Deep Learning entraîné, ne dépendant pas de bibliothèques tierces.
Catégories
- Fondamentaux de la génération de code pour le Deep Learning
Fonctions, objets et workflows permettant de générer du code pour des réseaux de Deep Learning
- Applications de classification et de segmentation d’images
Générer du code pour des réseaux de Deep Learning dédiés à la classification et la segmentation d’images
- Applications de détection d’objets
Générer du code pour des réseaux de Deep Learning dédiés à la détection d’objets
- Applications de classification et de prévision de séries temporelles
Générer du code pour des réseaux de Deep Learning dédiés à la classification et la prévision de séries temporelles
- Applications TensorFlow Lite
Générer du code pour des réseaux de Deep Learning dédiés à l’inférence avec la bibliothèque TFLite
- Applications de compression de réseau
Compressez un réseau de neurones profond via la quantification, la compression des paramètres entraînables ou l’élagage
