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Applications
Utilisez Deep Learning Toolbox™ pour intégrer le Deep Learning à des applications de Computer Vision, de traitement d'images, de conduite autonome, de traitement du signal, audio, d’analyse de texte et de finance computationnelle.
Catégories
- Traitement d'images et Computer Vision
Enrichir des workflows de Deep Learning avec des applications de traitement d’images, de Computer Vision, d’imagerie médicale, des applications LiDAR et de conduite autonome
- Traitement du signal, audio et télécommunications
Enrichir des workflows de Deep Learning avec des applications de traitement du signal, de traitement de données audio, des applications de télécommunications et de traitement de données radar
- Systèmes autonomes et de contrôle
Enrichir des workflows de Deep Learning avec des applications de Reinforcement Learning, de maintenance prédictive et de navigation autonome
- Analyse de texte et finance computationnelle
Enrichir des workflows de Deep Learning avec des applications d’analyse de texte et de finance computationnelle
- Workflows d'IA de bout en bout
Utiliser le Deep Learning dans des tâches de bout en bout, comprenant la définition des exigences, la préparation des données, l'apprentissage du réseau de neurones profond, la compression, les tests et la vérification du réseau, l'intégration Simulink et le déploiement
Sélection d՚exemples
Object Detection Using YOLO v4 Deep Learning
Detect objects in images using you only look once version 4 (YOLO v4) deep learning network. In this example, you will
Train Deep Learning Semantic Segmentation Network Using 3-D Simulation Data
Use 3-D simulation data to train a semantic segmentation network and fine-tune it to real-world data using generative adversarial networks (GANs).
Lidar Object Detection Using Complex-YOLO v4 Network
Detect objects in point clouds using you only look once version 4 (YOLO v4) deep learning network. In this example, you will
Increase Image Resolution Using Deep Learning
Create a high-resolution image from a low-resolution image using a very-deep super-resolution (VDSR) neural network.
Chemical Process Fault Detection Using Deep Learning
Use simulation data to train a neural network than can detect faults in a chemical process.
Compare Deep Learning Networks for Credit Default Prediction
Create, train, and compare three deep learning networks for predicting credit default probability.
Sequence-to-Sequence Translation Using Attention
Convert decimal strings to Roman numerals using a recurrent sequence-to-sequence encoder-decoder model with attention.
Classify ECG Signals Using Long Short-Term Memory Networks
Classify heartbeat electrocardiogram data using deep learning and signal processing.
Waveform Segmentation Using Deep Learning
Segment human electrocardiogram signals using time-frequency analysis and deep learning.
