With Deep Learning HDL Toolbox, you can prototype and deploy deep learning networks on FPGAs and SoCs.
Requires Deep Learning Toolbox Simulink and HDL Coder required for HDL code generation Simulink required for custom layer support Eligible for Use with MATLAB Compiler and Simulink Compiler No Eligible for Use with Parallel Computing Toolbox and MATLAB Parallel Server Only eligible through use of inter...
Deep Learning Toolbox には、アルゴリズム、事前学習済みモデル、およびアプリを使用したディープ ニューラル ネットワークの設計と実装のためのフレームワークが用意されています。
新增功能 新增深度学习工具箱功能:Deep Learning Toolbox 支持 Simulink 与图像分类和网络预测模块配合使用,允许对深度学习模型进行模拟和代码生成;还支持通过应用实验管理器并行训练多个深度学习网络,并使用贝叶斯优化调整超参数。 新的硬件开发工具箱:Deep Learning HDL Toolbox 提供了在 FPGA 和 SOC 上原型化和实现深...
15 Database Toolbox 与关系数据库和非关系数据库交换数据 16 Datafeed Toolbox 从数据服务提供商访问财务数据 17 DDS Blockset 设计和模拟DDS应用程序 18 Deep Learning HDL Toolbox 在FPGA和SoC上原型化并部署深度学习网络 19 Deep Learning Toolbox 设计、训练和分析深度学习网络 20 DSP HDL Toolbox 为FPGA、AS...
// Deep Learning HDL Toolbox - 为深度学习网络生成HDL代码。// DSP System Toolbox - 提供数字信号处理算法和滤波器设计工具。// Econometrics Toolbox - 用于经济计量学建模和统计分析。// Embedded Coder - 从MATLAB代码生成优化的嵌入式C/C++代码。// Filter Design HDL Coder - 为滤波器设计生成HDL代码...
通过ONNX™ 模型格式,可以从诸如 TensorFlow™ Keras 和 PyTorch 等深度学习框架导入现有策略(使用 Deep Learning Toolbox™)。您可以生成优化的 C、C++ 和 CUDA 代码,以便在微控制器和 GPU 上部署经过训练的策略。 该工具箱包括了使用强化学习来设计用于机器人和自动驾驶应用的控制器的参考示例。
Deep Learning HDL Toolbox：实现深度学习网络在FPGA和SoC上的部署，方便汽车工程师使用MATLAB/Simulink进行FPGA开发。重要更新： Automated Driving Toolbox：包含了如Driving Scenario Designer等重要更新，为自动驾驶场景设计提供了强大的支持。 RealTime相关更新：增强了RoadRunner工具以及Simulink RealTime的实时...
Deep Learning HDL Toolbox: 实现深度学习网络在FPGA和SoC上的部署，通过HDL Coder将算法转化为硬件描述语言，方便汽车工程师使用MATLAB/Simulink进行FPGA开发。重要更新Automated Driving Toolbox: 这个工具箱是亮点，包含了Driving Scenario Designer等更新，为自动驾驶场景设计提供了强大支持。Real-Time相关: ...