创建和训练时间序列分类、回归和预测任务的网络。训练长短期记忆(LSTM)网络,用于序列对一或序列到标签的分类和回归问题。您可以使用单词嵌入层(需要text Analytics Toolbox™)对文本数据训练LSTM网络,或者使用光谱图对音频数据训练卷积神经网络(需要audio Toolbox™)。
深层网络设计师 | 设计、可视化和训练深度学习网络 |
ConfusionMatrixChart属性 | 混淆矩阵图的外观和行为 |
这个例子展示了如何使用长短期记忆(LSTM)网络对序列数据进行分类。
这个例子展示了如何使用一维卷积神经网络对序列数据进行分类。
这个例子展示了如何使用长短期记忆(LSTM)网络对序列数据的每个时间步骤进行分类。
此示例显示了如何使用深度学习预测发动机的剩余使用寿命(RUL)。
这个例子展示了如何使用长短期记忆(LSTM)网络预测时间序列数据。
这个例子展示了如何结合预先训练的图像分类模型和LSTM网络来创建一个视频分类网络。
这个例子展示了如何结合预先训练的图像分类模型和序列分类网络来创建一个视频分类网络。
这个例子展示了如何训练一个深度学习模型来检测音频中语音命令的存在。
这个例子展示了如何训练一个深度学习模型来使用注意力进行图像字幕。
这个例子展示了如何使用自定义的迷你批处理数据存储对内存不足的序列数据训练深度学习网络。
这个例子展示了如何通过提取激活来研究和可视化LSTM网络学习的特征。
这个例子展示了如何使用一个通用的时间卷积网络(TCN)对序列数据的每个时间步骤进行分类。
这个例子展示了如何使用模拟数据来训练神经网络来检测化学过程中的故障。
交互式构建和编辑深度学习网络在深度网络设计器。
这个例子展示了如何使用Deep network Designer创建一个简单的长短期记忆(LSTM)分类网络。
这个例子展示了如何在Simulink®中使用金宝app有状态的预测
块。
这个例子展示了如何在Simulink®中使用金宝app有状态的分类
块。
学习长短期记忆(LSTM)网络。
发现MATLAB中所有的深度学习层®.
学习如何在深度学习应用程序中使用数据存储。
利用卷积神经网络进行分类和回归,在MATLAB中发现深度学习能力,包括预训练网络和迁移学习,以及在gpu、cpu、集群和云上的训练。
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