MATLAB／Simulink Release 2017b
モデルベース開発環境の最新版、ディープラーニング機能を強化
The MathWorksがモデルベース開発環境「MATLAB／Simulink」の最新版、「Release 2017b」を提供開始した。ディープラーニング関連機能の大幅な強化が図られ、DNNモデルをCUDAコードに変換する製品も追加された。
The MathWorksがモデルベース開発環境「MATLAB／Simulink」の最新版、「Release 2017b」を提供開始した。新バージョンではディープラーニング関連機能の大幅な強化が図られ、DNNのモデルをCUDAコードに変換する製品も追加された。新たに追加された製品数は6つで、86製品へのアップデートおよびバグ修正が行われている。
既存バージョンでもディープラーニングへの対応は行われていたが、新バージョンでは「Neural Network Toolbox」に有向非循環グラフや長期短期記憶 ネットワークなどのアーキテクチャモデルのサポートが追加され、GoogLeNetなどへのアクセスが容易となっている。また、「Computer Vision System Toolbox」には対話型手法が実装されラベル付けができるほか、ディープラーニングを利用したセマンティックセグメンテーションもサポートされる。
新製品である「GPU Coder」はディープラーニングのモデルをCUDA用コードに自動変換する。配布モデルにおけるコードのパフォーマンスはTensorFlowの7倍、Caffe2の4.5倍に達するとしている（MathWorks社内ベンチマークによる結果）。
この他、MATLABにおける改良点としては「Text Analytics Toolbox」の追加、データストアの改良、Microsoft Azure BLOB ストレージのサポートなどがあり、Simulinkについてはスケジューリング効果のモデル化、組み込み可能なコンポーネントの実装などが行われている。
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