Matlab深度学习工具箱是MathWorks公司为科研和工程领域提供的一个强大平台，专用于构建、训练和应用深度学习模型。这个工具箱结合了Matlab的易用性和强大的计算能力，使得用户无需深入理解底层算法的复杂性，也能有效地进行深度学习实践。 一、概述 Matlab深度学习工具箱涵盖了各种深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、自动编码器（AE）、生成对抗网络（GAN）等。它提供了一个直观的界面，使用户能够通过可视化方式设计网络架构，同时支持自定义层和优化器，以满足特定的项目需求。 二、数据预处理 在深度学习中，数据预处理至关重要。Matlab深度学习工具箱提供了多种预处理功能，如归一化、标准化、数据增强（例如旋转、缩放、翻转等）以及one-hot编码，帮助用户将原始数据转化为适合训练的格式。 三、模型构建 工具箱允许用户通过拖拽的方式构建网络结构，或者通过函数直接定义网络。例如，可以使用`conv2d`创建卷积层，`fullyConnected`构造全连接层，`lstmLayer`搭建LSTM单元。此外，用户还可以自定义损失函数和优化器，如Adam、SGD等，以适应不同的学习任务。 四、训练与验证 Matlab深度学习工具箱支持批量训练、验证和测试，提供早停策略和学习率调整策略来改善模型性能。`trainNetwork`函数是训练模型的核心，它可以接受训练数据、验证数据和网络结构作为输入，返回训练好的模型。 五、模型评估 评估深度学习模型通常涉及准确率、精确率、召回率、F1分数等指标。Matlab工具箱提供了一系列函数，如`confusionchart`、`classLoss`等，帮助用户评估模型在不同类别上的性能。 六、模型应用 训练好的模型可以用于预测新数据或进行推理。`classify`和`predict`函数可以方便地将模型应用于新样本，而`generateCode`功能则可以将模型转换为C/C++或HLS代码，适用于嵌入式系统。 七、可视化 工具箱提供了模型可视化工具，如`plot`系列函数，可以显示网络结构、权重分布、训练过程中的损失曲线等，帮助用户理解和调试模型。 八、迁移学习与模型微调 Matlab深度学习工具箱支持预训练模型的导入，如VGG、AlexNet、ResNet等，用户可以基于这些模型进行迁移学习或微调，以快速提升新任务的性能。 九、并行计算 工具箱充分利用了Matlab的并行计算能力，支持GPU加速训练，提高训练效率。 Matlab深度学习工具箱是一个全面的深度学习解决方案，它简化了深度学习模型的开发流程，使研究人员和工程师能够更专注于模型设计和实际问题的解决，而不用过于担忧实现细节。通过熟练掌握这个工具箱，用户可以在多个领域，如图像识别、自然语言处理、声音识别等，实现高效的深度学习应用。

Matlab深度学习工具箱《工具包》

Matlab深度学习工具箱

作为Deep learning领域的model的重要开发工具，pytorch一直以来倍受广大研究人员的好评。以下附上由ML学习初学者公众号领头人黄海广博士翻译的“60分钟入门深度学习工具-PyTorch”，让大家感受不一样的学习节奏。

深度学习工具箱的额外层，包括： 1. sigmoid 激活层2. 回归输出的softmax激活层3.输入层支持多输入 几个例子来说明如何使用深度学习工具箱和额外的层。

这是我在部署安装torch-geometric的过程中使用到的几个工具包。

使用步骤 1.安装labelme，使用 pip install labelme 命令即可。 2.在labelme环境下输入 labelme命令，打开labelme软件，对图片进行标记，具体方法就是用多边形将所有水体部分圈起来命名为water，并保存文件(json格式)。 3.将main.m文件内fname和imagename改为对应的json文件名和image文件名，之后使用matlab运行main.m文件，稍等片刻，即可看到训练过程，训练结束后可以看到ac率和预测后图像和原始图像的对比。 labelme的GitHub地址： 文件中包含两个测试样例，image1和image2，分别是单通道的遥感水体图像，分辨率为79317301和一个从网上下载的RGB水体图像，分辨率为500333.

什么是MedicalVision？ 基于pytorch的深度学习工具包，用于医学图像分析。 MedicalVision的目标是在火炬上提供轻巧的包装，可以进一步减少开发用于医学图像分析任务（例如分类，配准和分割等）的新算法的时间。 动机与目标 随着深度学习在计算机视觉中的流行，已经提出了许多基于深度学习的作品/体系结构来处理传统医学图像分析任务（分类，注册和分割）。 不幸的是，据我所知，还没有一个基于pytorch的简单有效的工具包能够实现快速原型制作。 在日常工作中，我会为各种医学图像数据集编写DataLoader并重现一些论文中介绍的算法。 为了使生活更轻松，创建了MedicalVision工具包，旨在提供： 著名医学图像数据集的数据加载器 最新模型中使用的常见损失和指标 动物园模型，包括经过培训的最新模型 ... MedicalVision工具箱仍在开发中。 以下流行的深度学习

GARCH工具箱（含多元）、gpml函数工具箱、ICA独立成分分析、K均值聚类函数工具箱1.0、LibSvm函数工具箱、Lyapunov、复杂网络工具箱、混沌工具箱3.0、混沌及时间序列函数程序包3.0、机器人函数工具箱、聚类分析工具箱、卷积神经网络函数工具箱、粒子群优化工具箱、模拟退火工具箱、群体智能算法Matlab工具箱3.0、深度学习(卷积神经网络)函数工具箱3.0、深度学习matlab工具箱、时频函数工具箱、数据降维工具箱、数字图像处理工具箱、随机森林函数工具箱、图论工具箱、网页爬虫函数工具箱、遗传算法工具箱、蚁群算法ants工具箱、支持向量机工具箱1.0

基于LabVIEW可使用opencv DNN模块调用的深度学习工具包，在labview 2018及以上版本64位中下载安装即可使用，无需重新编译opencv，省去苦苦编译却无法通过的痛苦，简单高效且容易上手。