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深層学習用のネットワーク層のグラフ
層グラフは,層に複数の層からの入力と複数の層への出力がある,より複雑なグラフ構造の深層学習ネットワークのアーキテクチャを指定します。このような構造を持つネットワークは有向非循環グラフ(DAG)ネットワークと呼ばれます。layerGraph
オブジェクトの作成後は,オブジェクト関数を使用してグラフをプロットしたり,層の追加,削除,結合,および切り離しによってグラフを変更したりできます。ネットワークに学習させるには,層グラフをtrainNetwork
への入力引数层
として使用します。
は,ネットワーク層の配列から層グラフを作成し,lgraph
= layerGraph (层
)层
プロパティを設定します。lgraph
に含まれる層は,层
と同じ順序で結合されます。すべての層に一意で空ではない名前がなければなりません。
はlgraph
= layerGraph (dlnet
)dlnetwork
の層グラフを抽出します。この構文を使用して,関数trainNetwork
またはディープネットワークデザイナーでdlnetwork
を使用します。
addLayers |
層グラフへの層の追加 |
removeLayers |
層グラフからの層の削除 |
replaceLayer |
在层图中替换层 |
connectLayers |
層グラフの層の結合 |
disconnectLayers |
層グラフの層の切り離し |
情节 |
ニューラルネットワークの層グラフのプロット |
層グラフでは,長短期記憶(LSTM)ネットワークのアーキテクチャを指定できません。LSTMネットワークを作成する方法の詳細は,長短期記憶ネットワークを参照してください。
trainNetwork
|DAGNetwork
|addLayers
|removeLayers
|connectLayers
|disconnectLayers
|情节
|googlenet
|resnet18
|resnet50
|resnet101
|inceptionresnetv2
|squeezenet
|additionLayer
|replaceLayer
|depthConcatenationLayer
|inceptionv3
|analyzeNetwork
|assembleNetwork
|ディープネットワークデザイナー