Matlab: deep-learning met de grafische kaart
Matlab 2017 is een wiskundig programma dat bij het werken met neurale netwerken LSTM-netwerken (Long Short-Term Memory) kan integreren. Die kunnen effecten analyseren waarbij afhankelijkheden over langere tijd een rol spelen. Nu kunnen ook voorgetrainde convolutionele netwerken als AlexNet en modellen uit het Caffeframework Zoo gebruikt worden om te trainen met externe data. Met de nieuwe functies zijn tijdreeksen te voorspellen en teksten en foto's te classificeren.
Gebruikers van de Computer Vision System Toolbox kunnen referentiedata met de meegeleverde app Image Labeler interactief markeren voor het trainen van de fotoclassificatie. De nieuw geïntroduceerde GPU Coder moet deep-learning-modellen automatisch converteren naar CUDA-code voor grafische kaarten van Nvidia. Daarmee kunnen volgens MathWorks tot 3000 foto's per seconde verwerkt worden – volgens de ontwikkelaars tot zeven keer zoveel als met de Tensorflow-bibliotheek. Andere vernieuwingen zijn de Text Analytics Toolbox en nieuwe tools voor het modelleren en controleren van testvoorschriften in het pakket Simulink.
De basisversie van Matlab kost 2000 euro, de afgeslankte Home-versie voor privégebruik 119 euro. Er is ook een studentenversie voor 35 euro. (nkr)