이예제에서는생성적적대신경망을훈련시켜서영상을생성하는방법을보여줍니다。

训练一个网络，分类手写数字与自定义的学习率时间表。

使用函数而不是层图或分层图来创建和训练一个深度学习网络dlnetwork．使用函数的优点是可以灵活地描述各种各样的网络。缺点是您必须完成更多的步骤并仔细准备数据。本示例使用手写数字的图像，具有对数字进行分类和确定每个数字与垂直的角度的双重目标。

训练一个暹罗网络使用降维来比较手写数字。

训练一个暹罗网络来识别手写字符的类似图像。

利用注意力训练图像字幕深度学习模型。

对具有多个独立标签的文本数据进行分类。

注意使用循环序列到序列编码器-解码器模型将十进制字符串转换为罗马数字。

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进行分类。

建立一个自定义的训练循环来并行地训练网络。在本例中，并行工作人员对整个小批处理的部分进行培训。如果你有一个GPU，那么训练就会在GPU上进行。在培训期间,DataQueue对象将训练进度信息发送回MATLAB客户端。

이예제에서는MATLAB에서변분오토인코더(VAE)를만들어숫자영상을생성하는방법을보여줍니다。VAE는MNIST데이터세트의스타일로손으로그린숫자를생성합니다。

使用循环学习速率计划和快照集成训练网络对目标图像进行分类，以获得更好的测试准确性。在本例中，您将学习如何在学习率计划中使用余弦函数，在训练期间拍摄网络快照以创建模型集成，并将l2范数正则化(权重衰减)添加到训练损失中。