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Generación de código de deep learning a partir de aplicaciones de Simulink

Genere código C/C++ y GPU para despliegues en objetivos de escritorio o embebidos

Genere código para redes neuronales profundas preentrenadas. Puede acelerar la simulación de algoritmos en Simulink^® utilizando diferentes entornos de ejecución. El uso de paquetes de soporte también permite generar y desplegar código C/C++ y código CUDA^® en el hardware objetivo.

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GPU Code Generation for Deep Learning Networks Using MATLAB Function Block (GPU Coder)
Simulate and generate code for deep learning models in Simulink using MATLAB function blocks.
GPU Code Generation for Blocks from the Deep Neural Networks Library (GPU Coder)
Simulate and generate code for deep learning models in Simulink using library blocks.
Code Generation for a Deep Learning Simulink Model That Performs Lane and Vehicle Detection (GPU Coder)
This example shows how to develop a CUDA® application from a Simulink® model that performs lane and vehicle detection using convolutional neural networks (CNN).
Generate Generic C/C++ for Sequence-to-Sequence Deep Learning Simulink Models (Simulink Coder)
Generate C/C++ code for a sequence-to-sequence deep learning Simulink model.

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