建立深层神经网络
使用命令行构建网络函数或交互使用深层网络设计师应用程序
使用MATLAB从头构建网络®代码或交互使用深层网络设计师应用。使用内置的层来构建网络分类和回归等任务。看到一个内置列表层,明白了深度学习层的列表。然后可以分析你的了解网络体系结构和网络训练之前检查问题。
如果内置的层不提供所需的层,你的任务,你可以定义自己的自定义深度学习层。您可以指定一个自定义损失函数使用一个自定义输出层和自定义层有或没有可学的参数。定义一个自定义层之后,可以检查层有效,GPU兼容,并输出正确定义渐变。
的网络不能使用层创建图表,您可以定义一个自定义的网络功能。为一个例子,演示如何训练深度学习模型定义为一个函数,看看列车网络的使用模型的功能。
应用程序
| 深层网络设计师 | 设计、可视化和火车深度学习网络 |
功能
主题
内置的层
- 短期记忆神经网络
了解长期短期记忆(LSTM)神经网络。 - 创建简单的深度学习神经网络分类
这个例子展示了如何创建和训练一个简单的卷积神经网络进行深度学习分类。 - 深度学习层的列表
发现所有的深度学习MATLAB的层。 - 指定的卷积神经网络层
了解卷积神经网络的层(事先),他们出现在一个事先和秩序。 - 构建网络与深度网络设计师
交互式地建立和编辑在深深度学习网络网络设计师。 - 例子深入学习网络架构
这个例子显示了如何定义简单的深度学习神经网络分类和回归的任务。 - 生成MATLAB代码从深层网络设计师
生成MATLAB代码重新设计和培训网络深陷网络设计师。
自定义图层
- 定义定制的深度学习层
学习如何定义定制的深度学习层。 - 定义定制的深度学习过渡层
学习如何定义定制的深度学习过渡层。 - 自定义输出层深度学习
学习如何自定义输出层深度学习。 - 自定义层导入深度网络设计师
这个例子展示了如何导入自定义分类输出层的误差平方和损失(SSE)并将它添加到一个pretrained网络深陷网络设计师。 - 深入学习网络组成
自定义图层包含层图。 - 定义嵌套深度学习层
这个例子展示了如何定义一个嵌套深度学习层。 - 检查自定义层有效性
了解如何检查的有效性定义深度学习层。 - 视图自动生成自定义层使用深层网络设计师
这个例子展示了如何导入一个pretrained TensorFlow™网络层和视图自动生成深层网络设计师。
