ニューラルネットワークモデルは,脳による情報の処理方法を反映した一連の層として構成されます。统计和机器学习工具箱™ で利用可能なニューラル ネットワーク分類器は全結合のフィードフォワード ニューラル ネットワークであり、全結合層のサイズを調整したり層の活性化関数を変更したりできます。

ニューラルネットワーク分類モデルに学習をさせるには,分類学習器アプリを使用します。柔軟性を向上させるためには,コマンドラインインターフェイスでfitcnetを使用してニューラルネットワーク分類器に学習させます。学習後,モデルと新しい予測子データを预测に渡すことにより,新しいデータを分類できます。

深度学习工具箱™がある場合により複雑な深層学習ネットワークを作成するには,ディープネットワークデザイナー(深度学习工具箱)アプリを試すことができます。