Deep Learning Toolbox には、ディープ ニューラル ネットワークの設計、実装、およびシミュレーションのための関数、アプリ、および Simulink ブロックが用意されています。このツールボックスは、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) や Transformer など、さまざまなタイプのネットワークを作成し、使用するためのフレームワークを提供します。ネットワーク予測の可視化と解釈、ネットワーク特性の検証、および量子化、射影、または枝刈りを使用したネットワークの圧縮を行うことができます。

ディープ ネットワーク デザイナー アプリを使用すると、ネットワークを対話的に設計、編集、解析できるほか、事前学習済みのモデルのインポートや、Simulink へのネットワークのエクスポートを行うことができます。このツールボックスでは、他のディープラーニング フレームワークとの相互運用が可能です。推論、転移学習、シミュレーション、および展開用に、PyTorch^®、TensorFlow™、および ONNX™ モデルをインポートすることができます。また、TensorFlow と ONNX にモデルをエクスポートすることもできます。

学習済みネットワークの C/C++、CUDA^®、および HDL コードを自動生成することができます。