最新のリリースでは，このページがまだ翻訳されていません。このページの最新版は英语でご覧になれます。
深度学习工具箱入门
深度学习工具箱™（旧神经网络工具箱™）には，アルゴリズム，事前学习済みのモデル，およびアプリを使用した深い（深层）ニューラルネットワークの设计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（ConvNet，CNN）および长短期记忆（LSTM）ネットワークを使用して，イメージ，时系列，およびテキストデータの分类と回帰を実行できます。カスタム学习ループ，重みの共有，自动微分を使用して，敌対的生成ネットワーク（GAN）やシャムネットワークなどの高度なネットワークアーキテクチャを构筑できます。アプリやプロットは，活性化の可视化，ネットワークアーキテクチャの编集と解析，学习の进行状况の监视に役立ちます。
ONNX™形式を通じてTensorFlow™やPyTorchとモデルを交换したり，TensorFlow-Kerasや来自Caffeからモデルをインポートしたりできます。ツールボックスは，ライブラリの事前学习済みのモデル（NASNet，SqueezeNet，启-V3，RESNET-101など）を使用した転移学习をサポートしています。
GPUが1つ以上のワークステーションでの学习の高速化（并行计算工具箱™を使用）や，NVIDIA GPU云DGXシステム，亚马逊EC2®GPUインスタンスなどのクラスターやクラウドへのスケールアップ（MATLAB®并行服务器™を使用）も可能です。
チュートリアル
- ディープネットワークデザイナー入门
この例では，事前学习済みのGoogLeNetネットワークを微调整して，新しいイメージコレクションを分类する方法を说明します。
- 10行のMATLABコードによる深层学习の例
AlexNetの事前学习済みネットワークを利用した，深层学习を使ったライブ网页カメラ上のオブジェクトの特定方法を学びます。
- 事前学习済みのネットワークを使用したイメージの分类
この例では，事前学习済みの深层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类する方法を说明します。
- 転移学习入门
この例では，転移学习を使用して，事前学习済みの畳み込みニューラルネットワークであるRESNET-18の再学习を行い，新しい一连のイメージを分类する方法を说明します。
- シンプルなイメージ分类ネットワークの作成
この例では，深层学习による分类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，学习を行う方法を说明します。
- シンプルなシーケンス分类ネットワークの作成
この例では，シンプルな长短期记忆（LSTM）分类ネットワークを作成する方法を说明します。
浅いネットワーク
- パターン认识，クラスタリング，および时系列用の浅いネットワーク
アプリと关数を使用して，关数近似，パターン认识，クラスタリング，および时系列解析用の浅いニューラルネットワークを设计します。
注目の例
オンライン学习
ディープラーニング入门
この2时间の深层学习チュートリアルは无料であり，実际の深层学习の各种手法を対话形式で绍介します.MATLABの深层学习の手法を使用してイメージの认识を行う方法を学习します。
ビデオ
転移学习用の深层学习ネットワークの対话形式での変更
ディープネットワークデザイナーは，深层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，転送学习のワークフローでアプリを使用する方法を说明します。コマンドラインで层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后の数层を简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，変更后のアーキテクチャの结合とプロパティの割り当てに误りがないか确认できます。
MATLABを使用した深层学习：11行のMATLABコードによる深层学习
MATLAB，シンプルな网络カメラ，および “深层” ニューラルネットワークを使用して，身の回りの物を识别する方法を说明します。
MATLABを使用した深层学习：10行のMATLABコードによる転移学习
MATLABで転移 “学习” を使用して，専门家が作成した “深层学习” ネットワークを独自のデータまたはタスク用に再学习させる方法を学习します。
您还可以选择从下面的列表中的网站：
