MathWorks 2018b版本的 MATLAB和Simulink中擴展深度學習功能

MathWorks推出了 2018b 版本的MATLAB和Simulink。該版本包含重要的深度學習增強功能，以及各個產品系列中的新功能和Bug修復。新的Deep Learning Toolbox取代了Neural Network Toolbox，為工程師和科學家提供了用于設計和實現深度神經網絡的框架?，F在，圖像處理、計算機視覺、信號處理和系統工程師可以使用 MATLAB 更輕松地設計復雜的網絡架構，并改進其深度學習模型的性能。

MathWorks最近加入了 ONNX 社區(qū)，表明其對互操作性的支持，從而實現 MATLAB 用戶與其他深度學習框架用戶之間的協作。使用 R2018b 中的新 ONNX 轉換器，工程師可以從支持的框架(如 PyTorch、MxNet 和 TensorFlow)導入和導出模型。憑借這種互操作性，在 MATLAB 中訓練的模型能夠用于其他框架。同樣，可以將在其他框架中訓練的模型導入 MATLAB，以執(zhí)行調試、驗證和嵌入式部署等任務。而且，R2018b 提供了一組精心打造的參考模型，只需一行代碼即可訪問。此外，附加的模型導入器支持使用來自 Caffe 和 Keras-Tensorflow 的模型。