Comprendre per què MATLAB és el més adequat per a l’aprenentatge profund

L’aprenentatge profund és una tècnica que està aconseguint una base més enllà de múltiples disciplines: permetre cotxes autònoms, monitorització predictiva de fallades dels motors a reacció i previsió de sèries temporals en els mercats econòmics i altres casos d’ús.

A MATLAB es necessita menys línies de codi i construeix un model d’aprenentatge automàtic o aprenentatge profund, sense necessitat de ser especialista en les tècniques. MATLAB proporciona l’entorn ideal per a l’aprenentatge profund model de formació i desplegament.

En aquest article, veiem com MATLAB està guanyant popularitat per a l’aprenentatge profund:

Per què Matlab

La plataforma de programació MATLAB té nombrosos avantatges respecte a altres tècniques o llenguatges. L’estructura fonamental té un element de dades bàsic en una matriu. Un nombre enter simple es reconeix com una matriu d’una fila i una columna. A l’entorn Matlab s’incorporen diferents mètodes matemàtics que funcionen amb matrius o matrius. Per exemple, productes creuats, productes puntuals, determinants, matrius inverses. Les operacions vectoritzades, com ara afegir dues matrius juntes, només necessiten una ordre, en lloc d’un bucle for o while. La sortida gràfica està optimitzada per a la comunicació. Els usuaris poden traçar les seves dades de manera molt senzilla, i després modificar colors, mides, escales, etc., utilitzant les eines gràfiques interactives. La funcionalitat de Matlab es pot ampliar considerablement mitjançant l’addició de caixes d’eines. Aquests són conjunts de funcions específiques que proporcionaven una funcionalitat més especialitzada. Aquestes característiques fan que el llenguatge de programació sigui molt eficaç per implementar l’aprenentatge profund.

Les següents són les característiques fonamentals de MATLAB:

Interoperabilitat

MATLAB admet la interoperabilitat amb altres marcs d’aprenentatge profund de codi obert com ara ONNX. Els usuaris poden triar MATLAB per localitzar capacitats i propòsits preconstruïts i aplicacions que no estan disponibles en altres llenguatges de programació.

Àmbit del preprocessament

Matlab ofereix possibilitats per al preprocessament de conjunts de dades activament amb aplicacions específiques del domini per a dades d’àudio, vídeo i imatges. Els usuaris poden visualitzar, comprovar i solucionar problemes abans d’entrenar l’aplicació Deep Network Designer per crear arquitectures de xarxa complexes o modificar xarxes entrenades per a l’aprenentatge de transferència.

Desplegament multiprograma

Matlab pot utilitzar models d’aprenentatge profund a tot arreu, inclosos CUDA, codi C, sistemes empresarials o el núvol. Ofereix un gran rendiment on un usuari pot produir codi que admet biblioteques optimitzades com Intel (MKL-DNN), NVIDIA (TensorRT, cuDNN) i ARM (ARM Compute Library) per crear patrons desplegables amb activitat d’inferència d’alt rendiment.

Caixa d’eines d’aprenentatge profund

Deep Learning Toolbox implementa un marc per compondre i realitzar xarxes neuronals profundes amb algorismes, models entrenats i aplicacions. Un usuari pot aplicar xarxes neuronals convolucionals i memòria a curt termini (LSTM) xarxes per proporcionar classificació i regressió de dades d’imatge, sèries temporals i text. Les aplicacions i les trames ajuden els usuaris a visualitzar activacions, editar arquitectures de xarxa i supervisar el progrés de la preparació.

Per a conjunts d’entrenament modestos, un usuari pot operar l’aprenentatge de transferència amb models de xarxa profunda entrenats i models implicats de TensorFlow-Keras i Caffe.

Per a una formació addicional sobre grans conjunts de dades, els usuaris poden assignar càlculs i dades més enllà dels processadors multinucli i les GPU a l’escriptori o ampliar-los a clústers i núvols, incloses les instàncies de GPU d’Amazon EC2® P2, P3 i G3.

MatConvNet

MatConvNet és un procés d’execució de xarxes neuronals convolucionals (CNN) per a MATLAB. La caixa d’eines s’origina amb un èmfasi en la simplicitat i la flexibilitat. La biblioteca és el bloc de construcció de les CNN com a funcions de MATLAB fàcils d’utilitzar, que ofereix mètodes per calcular convolucions lineals amb bancs de filtres, agrupació de funcions i molts més. MatConvNet permet la creació ràpida de prototips de diferents arquitectures CNN i, al mateix temps, admet un càlcul eficient en CPU i GPU per exercir models complexos en grans conjunts de dades.

Cuda-Convnet

Aquesta biblioteca és una implementació C++/CUDA segura de xarxes neuronals convolucionals. Pot mostrar connectivitat de capa opcional i intensitat de xarxa. S’accepta qualsevol gràfic acíclic marcat de capes. L’entrenament es fa mitjançant l’algoritme de retropropagació.

La retropropagació és un mètode implementat a les ANN per calcular un gradient que es necessita en el càlcul dels pesos a utilitzar a la xarxa. La retropropagació és un estenotip per a la propagació cap enrere d’errors, ja que un error es calcula a la sortida i es distribueix cap enrere per les capes de la xarxa. S’utilitza habitualment per entrenar xarxes neuronals profundes.
Cuda utilitza la retropropagació, ja que és una generalització de la regla delta a xarxes de feedforward multicapa, que van ser possibles aplicant la regla de la cadena per calcular iterativament gradients per a cada capa. Està íntimament associat amb l’algorisme de Gauss-Newton i forma part de l’avenç de la investigació en retropropagació neuronal.

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *