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MathWorks 在 2018b 版本的 MATLAB 和 Simulink 产品系列中扩展了深度学习功能
2018-09-25 15:50 来源: TOM网   

中国北京 –2018 年 9 月 19 日MathWorks宣布,于今日推出了 2018b 版本的 MATLAB 和 Simulink。该版本包含重要的深度学习增强功能,以及各个产品系列中的新功能和Bug修复。新的 Deep Learning Toolbox 取代了 Neural Network Toolbox,为工程师和科学家提供了用于设计和实现深度神经网络的框架。现在,图像处理、计算机视觉、信号处理和系统工程师可以使用 MATLAB 更轻松地设计复杂的网络架构,并改进其深度学习模型的性能。

MathWorks 最近加入了 ONNX 社区,表明其对互操作性的支持,从而实现 MATLAB 用户与其他深度学习框架用户之间的协作。使用 R2018b 中的新 ONNX 转换器,工程师可以从支持的框架(如 PyTorch、MxNet 和 TensorFlow)导入和导出模型。凭借这种互操作性,在 MATLAB 中训练的模型能够用于其他框架。同样,可以将在其他框架中训练的模型导入 MATLAB,以执行调试、验证和嵌入式部署等任务。而且,R2018b 提供了一组精心打造的参考模型,只需一行代码即可访问。此外,附加的模型导入器支持使用来自 Caffe 和 Keras-Tensorflow 的模型。

“随着深度学习在多个行业中变得越来越流行,需要让其得到广泛普及、变得容易获取,并且适用于具有不同专业背景的工程师和科学家,”MathWorks 的 MATLAB 营销总监 David Rich 表示。“现在,通过使用从研究到原型再到生产的集成式深度学习工作流程,深度学习新手和专家都可以使用 MATLAB 来学习、应用和开展高级研究。”

通过以下方式,MathWorks 在 R2018b 中继续改进用户工作效率和深度学习工作流程的易用性:

● 用户可以使用 Deep Network Designer 应用程序创建复杂的网络架构,或修改复杂的预训练网络以进行迁移学习;

● 通过 NVIDIA GPU Cloud 上的 MATLAB Deep Learning Container 以及用于 Amazon Web Services 和 Microsoft Azure 的 MATLAB 参考架构来支持云供应商,网络训练性能得到改进并超越了桌面能力;

● 扩展了对特定领域工作流程的支持,包括用于音频、视频和应用程序特定数据存储的真实值(ground-truth)标注应用程序,使得处理大型数据集变得更容易和更快捷。

在 R2018b 中,GPU Coder 通过支持 NVIDIA 库和增加自动调优、层融合和缓冲区最小化等优化,继续提升推理性能。此外,还增加了对使用 Intel MKL-DNN 和 ARM Compute Library 的 Intel 和 ARM 平台的部署支持。

R2018b 已经上市。有关 MATLAB 和 Simulink 产品系列的所有新功能和Bug修复的信息,请观看 R2018b 亮点视频。

关于 MathWorks

MathWorks 是数学计算软件的领先开发商。它所推出的 MATLAB 是一种用于算法开发、数据分析、可视化和数值计算的程序设计环境,称为“科学计算的语言”。Simulink 是一种图形环境,可用于对多域动态系统和嵌入式系统进行仿真和基于模型设计。全球的工程师和科学家们都依赖于 MathWorks 公司所提供的这些产品家族,来加快在汽车、航空、电子、金融服务、生物医药以及其他行业的发明、创新及开发的步伐。除此之外,MATLAB 和 Simulink 产品还是基础教学和研究工具,为全球众多大学和教学机构所采用。MathWorks 创建于 1984 年,总部位于美国马萨诸塞州的内蒂克市 (Natick, Massachusetts),在全球 16 个国家/地区拥有 4000 多名员工。有关详细信息,请访问 mathworks.com/ww2.mathworks.cn。

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MATLAB and Simulink are registered trademarks of The MathWorks, Inc. See mathworks.com/trademarks for a list of additional trademarks.Other product or brand names may be trademarks or registered trademarks of their respective holders.

责任编辑: TOM网

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