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Aplicaciones

Amplíe flujos de trabajo de deep learning con visión artificial, procesamiento de imágenes, conducción autónoma, procesamiento de señales, procesamiento de audio, análisis de texto y finanzas computacionales

Use Deep Learning Toolbox™ para incorporar deep learning en aplicaciones de visión artificial, procesamiento de imágenes, conducción autónoma, procesamiento de señales, procesamiento de audio, análisis de texto y finanzas computacionales.

Ejemplos destacados

Train Deep Learning Semantic Segmentation Network Using 3-D Simulation Data

Use 3-D simulation data to train a semantic segmentation network and fine-tune it to real-world data using generative adversarial networks (GANs).

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Lidar Object Detection Using Complex-YOLO v4 Network

Detect objects in point clouds using you only look once version 4 (YOLO v4) deep learning network. In this example, you will

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Train Biped Robot to Walk Using Reinforcement Learning Agents

Train a reinforcement learning agent to control a biped walking robot modeled in Simscape™ Multibody™.

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Increase Image Resolution Using Deep Learning

Create a high-resolution image from a low-resolution image using a very-deep super-resolution (VDSR) neural network.

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Chemical Process Fault Detection Using Deep Learning

Use simulation data to train a neural network than can detect faults in a chemical process.

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Compare Deep Learning Networks for Credit Default Prediction

Create, train, and compare three deep learning networks for predicting credit default probability.

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Sequence-to-Sequence Translation Using Attention

Convert decimal strings to Roman numerals using a recurrent sequence-to-sequence encoder-decoder model with attention.

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Classify ECG Signals Using Long Short-Term Memory Networks

Classify heartbeat electrocardiogram data using deep learning and signal processing.

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Waveform Segmentation Using Deep Learning

Segment human electrocardiogram signals using time-frequency analysis and deep learning.

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