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MATLAB Release 2017b （R2017b） 今日正式推出，其中包括 MATLAB 和 Simulink 的若干新功能、六款新产品以及对其他 86 款产品的更新和修复补丁。此发行版还添加了新的重要的深度学习功能，可简化工程师、研究人员及其他领域专家设计、训练和部署模型的方式。
随着智能设备和物联网的发展，设计团队面临创造更加智能的产品和应用的挑战，他们需要自己掌握深度学习技能或依赖其他具有深度学习专长但可能不了解应用场景的团队。借助 R2017b，工程和系统集成团队可以将 MATLAB 拓展用于深度学习，以更好地保持对整个设计过程的控制，并更快地实现更高质量的设计。可以通过使用预训练网络，协作开发代码和模型，然后部署到 GPU 和嵌入式设备。使用 MATLAB 可以改进结果质量，同时通过自动化地面实况标记 App 来缩短模型开发时间。
R2017b 中的具体深度学习特性、产品和功能包括：
Neural Network Toolbox 增加了对复杂架构的支持，包括有向无环图 （DAG） 和长短期记忆 （LSTM） 网络，并提供对 GoogLeNet 等流行的预训练模型的访问。
Computer Vision System Toolbox 中的 Image Labeler 应用现在提供一种方便和交互的方式来标记一系列图像中的地面实况数据。除对象检测工作流程外，该工具箱现在还利用深度学习支持语义分割，对图像中的像素区域进行分类，以及评估和可视化分割结果。
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