イメージの深層学習向け前処理

深層学習用のデータストア（深度学习工具箱）

深層学習アプリケーションでデータストアを使用する方法を学びます。

深層学習ワークフローのための 图像处理工具箱を使用したイメージ拡張（深度学习工具箱）

この例では、深層学習ワークフローの一環として、MATLAB®および 图像处理工具箱™ が一般的な種類のイメージ拡張をどのように実行できるかを示します。

イメージの深層学習向け前処理（深度学习工具箱）

学習、予測、および分類用にイメージのサイズを変更する方法と、データ拡張、変換、および専用のデータストアを使用してイメージを前処理する方法を学びます。

ボリュームの深層学習向け前処理（深度学习工具箱）

ボリュームイメージとラベルデータを読み取り,3次元深層学習向けに前処理します。

イメージ処理アプリケーション用のニューラル ネットワークの作成

创建模块化神经网络

您可以创建和定制深度学习网络，这些网络遵循模块化模式，具有重复的层组，如U-Net和cycleGAN。

开始使用GANs进行图像到图像的翻译

GAN网络可以将一组图像的样式和特征转换为其他图像的场景内容。

深層学習を使用したイメージのノイズ除去

ノイズ除去ニューラルネットワークの学習と適用

事前学習済みのニューラル ネットワークを使用してグレースケール イメージからガウス ノイズを除去するか、または事前定義されたレイヤーを使用して自前のネットワークを学習させます。

事前学習済みのニューラルネットワークを使用した,カラーイメージからのノイズ除去

この例では、各カラー チャネルに対して個別に事前学習済みのノイズ除去ニューラル ネットワークを使用して、RGBイメージからガウス ノイズを除去する方法を説明します。

image-to-image回帰用のデータストアの準備（深度学习工具箱）

この例では、图像数据存储の関数变换および结合を使用して 图像对图像回帰ネットワークの学習用のデータストアを準備する方法を説明します。

MATLABによる深層学習

MATLABによる深層学習（深度学习工具箱）

畳み込みニューラル ネットワークを使用して分類や回帰を行う MATLAB^®の深層学習機能を確認します。これには、事前学習済みのネットワークと転移学習のほか、GPU、CPU、クラスター、およびクラウドでの学習が含まれます。

事前学習済みの深層ニューラルネットワーク（深度学习工具箱）

分類、転移学習、特徴抽出用の事前学習済みの畳み込みニューラル ネットワークのダウンロード方法と使用方法を学習します。

深層学習を使用したセマンティック セグメンテーション（计算机视觉工具箱）

この例では、深層学習を使用してセマンティック セグメンテーション ネットワークの学習を行う方法を説明します。

深層学習層の一覧（深度学习工具箱）

MATLABのすべての深層学習層を確認できます。