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【官方】2022小迈步之 MATLAB 助力深度学习系列讲座(二):使用 App 构建网络并寻找最佳超参数
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深度学习是推动当前人工智能大趋势的关键技术。在 MATLAB 中可以实现深度学习的数据准备、网络设计、训练和部署全流程开发和应用。 在本场讲座中,我们将聚焦神经网络模型的建造。通过实例,学习如何简单快速地建造模型、调节参数、以及利用其他框架的模型。我们将通过具体示例,向您展示如何使用图形化的方式设计、分析和训练网络。我们还将看到如何在 MATLAB 中管理多个深度学习试验,跟踪训练参数,分析结果,并且比较不同的试验代码。最后,我们还将看到如何通过 ONNX 格式实现与 PyTorch 间的模型交换,利用在 PyTorch 中训练好的模型。 本场讲座包含以下亮点: 使用图形化 App 工具设计、分析和训练网络 使用图形化 App 工具管理深度学习试验、进行超参数调优 MATLAB 与 PyTorch 模型交换 背景知识: Deep Learning Toolbox™ 包含一系列算法、预训练模型和应用程序,为您设计和实现深度神经网络提供框架。您可以使用卷积神经网络 (ConvNet、CNN) 和长短期记忆 (LSTM) 网络,对图像、时间序列和文本数据执行分类和回归。
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