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MathWorks發(fā)布包含MATLAB和Simulink產(chǎn)品系列的Release 2017b

加強(qiáng)深度學(xué)習(xí)能力以簡(jiǎn)化設(shè)計(jì),、訓(xùn)練和部署模型
2017-09-23

  中國(guó)北京 – 2017年9月22日 – MathWorks今日推出了Release 2017b(R2017b),,其中包括MATLAB和Simulink的若干新功能,、六款新產(chǎn)品以及對(duì)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(jiǎn)化工程師,、研究人員及其他領(lǐng)域?qū)<以O(shè)計(jì),、訓(xùn)練和部署模型的方式,。

  深度學(xué)習(xí)支持

  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(duì)復(fù)雜架構(gòu)的支持,,包括有向無(wú)環(huán)圖(DAG)和長(zhǎng)短期記憶(LSTM)網(wǎng)絡(luò),并提供對(duì) GoogLeNet 等流行的預(yù)訓(xùn)練模型的訪(fǎng)問(wèn),。

  ·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(lái)標(biāo)記一系列圖像中的地面實(shí)況數(shù)據(jù),。除對(duì)象檢測(cè)工作流程外,該工具箱現(xiàn)在還利用深度學(xué)習(xí)支持語(yǔ)義分割,、對(duì)圖像中的像素區(qū)域進(jìn)行分類(lèi),,以及評(píng)估和可視化分割結(jié)果。

  ·新產(chǎn)品GPU Coder可自動(dòng)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(cè)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,。*

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  圖示:MATLAB深度學(xué)習(xí)——為自動(dòng)駕駛的工作流程提供語(yǔ)義分割

  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(lái)自Caffe的模型(包括Caffe Model Zoo)??梢詮念^開(kāi)始開(kāi)發(fā)模型,,包括使用CNN進(jìn)行圖像分類(lèi)、對(duì)象檢測(cè)、回歸等,。

  “隨著智能設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,,設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)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(lài)其他具有深度學(xué)習(xí)專(zhuān)長(zhǎng)但可能不了解應(yīng)用場(chǎng)景的團(tuán)隊(duì),,”MathWorks的MATLAB市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)總監(jiān)David Rich表示,,“借助R2017b,工程和系統(tǒng)集成團(tuán)隊(duì)可以將MATLAB拓展用于深度學(xué)習(xí),,以更好地保持對(duì)整個(gè)設(shè)計(jì)過(guò)程的控制,,并更快地實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量的設(shè)計(jì)。他們可以使用預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),,協(xié)作開(kāi)發(fā)代碼和模型,,然后部署到GPU和嵌入式設(shè)備。使用MATLAB可以改進(jìn)結(jié)果質(zhì)量,,同時(shí)通過(guò)自動(dòng)化地面實(shí)況標(biāo)記App來(lái)縮短模型開(kāi)發(fā)時(shí)間,。”

  其他更新

  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

  o一款新 Text Analytics Toolbox 產(chǎn)品、可擴(kuò)展數(shù)據(jù)存儲(chǔ),、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(chǔ)支持

  ·使用 Simulink 進(jìn)行實(shí)時(shí)軟件建模

  o對(duì)用于軟件環(huán)境的調(diào)度效果進(jìn)行建模并實(shí)現(xiàn)可插入式組件

  ·使用 Simulink 進(jìn)行驗(yàn)證和確認(rèn)

  o用于需求建模、測(cè)試覆蓋率分析和合規(guī)性檢查的新工具


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