深度学习工具箱入門
深度学习工具箱™には,アルゴリズム,事前学習済みのモデル,およびアプリを使用した深い(深層)ニューラルネットワークの設計と実装用のフレームワークが用意されています。畳み込みニューラルネットワーク(事先,CNN)および長短期記憶(LSTM)ネットワークを使用して,イメージ,時系列,およびテキストデータの分類と回帰を実行できます。自動微分,カスタム学習ループ,重みの共有を使用して,敵対的生成ネットワーク(GAN)やシャムネットワークなどのネットワークアーキテクチャを構築できます。ディープネットワークデザイナーアプリでは,ネットワークの設計,解析,学習を視覚的に実行できます。実験マネージャーアプリは,複数の深層学習実験の管理,学習パラメーターの追跡,結果の解析,および異なる実験のコードの比較に役立ちます。層ごとのアクティベ，ションの可視化や，学習の進行状況の視覚的な監視が可能です。
TensorFlow™2,TensorFlow- keras, PyTorch®, ONNX™(打开神经网络交换)モデル形式,および咖啡から,ネットワークと層グラフをインポートできます。深度学习工具箱のネットワークと層グラフを TensorFlow 2 および ONNX モデル形式でエクスポートすることもできます。ツールボックスは、DarkNet-53、ResNet-50、NASNet、SqueezeNet、その他数多くの事前学習済みモデルを使用した転移学習をサポ，トしています。
GPUが1つ以上搭載されたワークステーションでの学習の高速化(并行计算工具箱™を使用),または,NVIDIA®GPUクラウドやAmazon EC2®图形处理器ンスタンスなどのクラスタ、およびクラウドへのスケ、ルアップ(MATLAB®并行服务器™を使用)が可能です。
チュ，トリアル
- ディプネットワクデザナ入門
この例では,ディープネットワークデザイナーを使用して事前学習済みのGoogLeNetネットワークを適応させ,新しいイメージコレクションを分類する方法を説明します。
- 10行のmatlabコ，ドによる深層学習の例
AlexNetの事前学習済みネットワークを利用した,深層学習を使ったライブWebカメラ上のオブジェクトの特定方法を学びます。
- 事前学習済みのネットワクを使用したメジの分類
この例では,事前学習済みの深層畳み込みニューラルネットワークGoogLeNetを使用してイメージを分類する方法を説明します。
- 転移学習入門
この例では,転移学習を使用して,事前学習済みの畳み込みニューラルネットワークであるSqueezeNetの再学習を行い,新しい一連のイメージを分類する方法を説明します。
- シンプルなメジ分類ネットワクの作成
この例では,深層学習による分類用のシンプルな畳み込みニューラルネットワークを作成し,学習を行う方法を説明します。
- ディプネットワクデザナを使用したシンプルなメジ分類ネットワクの作成
この例では,ディープネットワークデザイナーを使用して深層学習による分類用のシンプルな畳み込みニューラルネットワークを作成し,学習を行う方法を説明します。
- ディプネットワクデザナを使用したシンプルなシケンス分類ネットワクの作成
この例では,ディープネットワークデザイナーを使用してシンプルな長短期記憶(LSTM)分類ネットワークを作成する方法を説明します。
浅層ネットワ，ク
- パタ，ン認識，クラスタリング，および時系列用の浅層ネットワ，ク
アプリと関数を使用して,関数近似,パターン認識,クラスタリング,および時系列解析用の浅層ニューラルネットワークを設計します。
注目の例
対話形式の学習
ディ，プラ，ニング入門
この2時間の深層学習チュートリアルは無料であり,実際の深層学習の各種手法を対話形式で紹介します。Matlabの深層学習の手法を使用して转换器メ转换器ジの認識を行う方法を学習します。
ビデオ
転移学習用の深層学習ネットワ，クの対話形式での変更
ディープネットワークデザイナーは,深層ニューラルネットワークを作成または変更するためのポイント/クリックツールです。このビデオでは，転送学習のワ，クフロ，でアプリを使用する方法を説明します。コマンドラインで層に変更を加える代わりにツールを使用して,インポートされたネットワークの最後の数層を簡単に変更する方法を示します。ネットワークアナライザーを使用すると,変更後のアーキテクチャの結合とプロパティの割り当てに誤りがないか確認できます。
Matlabを使用した深層学習:11行のMatlabコ，ドによる深層学習の例
MATLAB,シンプルなWebカメラ,および“深”層ニューラルネットワークを使用して,身の回りの物を識別する方法を説明します。
Matlabを使用した深層学習:10行のMatlabコ，ドによる転移学習の例
MATLABで転移“学”習を使用して,専門家が作成した“深層学習”ネットワークを独自のデータまたはタスク用に再学習させる方法を学習します。
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