深度学习

深度学习的推荐十大靠谱网赌平台

深度神经网络的数据准备、设计、模拟和部署

深度学习应用

只用几行推荐十大靠谱网赌平台® code, 你可以将深度学习融入到你的应用程序中,无论你是在设计算法, 准备和标记数据, 或者生成代码并部署到嵌入式系统.

信号处理

信号处理

获取和分析信号和时间序列数据

图像处理和计算机视觉

计算机视觉

获取、处理和分析图像和视频

强化学习

深度强化学习

定义、培训并部署强化学习策略

radar

Radar

将人工智能技术应用于雷达应用

LIDAR

Lidar

将人工智能技术应用于激光雷达应用

Wireless

Wireless

将人工智能技术应用于无线通信应用

为什么用推荐十大靠谱网赌平台进行深度学习?

推荐十大靠谱网赌平台使得从深度学习模型到现实世界的人工智能(AI)驱动系统变得容易.

数据进行预处理

使用交互式应用程序来标记, crop, 识别出重要的特征, 还有内置的算法来帮助自动标记过程.

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训练和评估模型

从一套完整的算法和预构建模型开始, 然后使用深度网络设计器应用程序创建和修改深度学习模型.

探索模型

模拟数据

通过将深度学习模型包含到系统级Simulink仿真中来测试它们. 测试难以在硬件上测试的边缘用例场景. 了解深度学习模型如何影响整个系统的性能.

部署训练有素的网络

将训练过的模型部署到嵌入式系统、企业系统、FPGA设备或云上. 从Intel生成代码®, NVIDIA®, and ARM® 库以创建具有高性能推理速度的可部署模型.

与基于python的框架集成

推荐十大靠谱网赌平台允许您从任何地方通过导入Tensorflow模型和使用ONNX功能访问最新的研究. 您可以使用预构建模型库, 包括NASNet, SqueezeNet, Inception-v3, 和ResNet-101开始. 从推荐十大靠谱网赌平台调用Python,反之亦然,使您能够与使用开源的同事进行协作.

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