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网址:상에서의딥러닝
신경망아키텍처를정의하고신경망을처음부터훈련시켜영상분류및회귀작업을위한새심층신경망을만듭니다。전이학습을사용하여사전훈련된신경망이제공하는지식을활용해새데이터의새패턴을학습할수도있습니다。전이학습을통해사전훈련된영상분류신경망을미세조정하는것이일반적으로처음부터훈련시키는것보다훨씬더빠르고쉽습니다。사전훈련된심층신경망을사용하면새로운신경망을정의하고훈련시키거나,수백만개의영상을갖거나,강력한GPU를가질필요없이새작업을빠르게학습할수있습니다。
신경망아키텍처를정의한후에trainingOptions함수를사용하여훈련파라미터를정의해야합니다。그런 다음trainNetwork를사용하여신경망을훈련시킬수있습니다。훈련된신경망을사용하여클래스레이블이나숫자형응답변수를예측합니다。
CPU CPU、GPU여러개의나GPU또는클러스터나클라우드에서병렬로컨벌루션신경망을훈련시킬수있습니다。GPU에서또는병렬로훈련시키려면并行计算工具箱™가필요합니다。图形处理器를사용하려면지원되는图形处理器장치가필图形处理器합니다。(지원되는장치에대한자세한내용은릴리스별gpu지원(并行计算工具箱)항목을참조하십시오。)trainingOptions함수를사용해서실행환경을지정하십시오。
앱
| 심층신경망디자이너 | 딥러닝신경망의설계，시각화및훈련 |
함수
블록
속성
| ConfusionMatrixChart属性 | 混淆矩阵图的外观和行为 |
예제및방법
사전훈련된신경망사용하기
이예제에서는사전훈련된심층컨벌루션신경망GoogLeNet을사용하여영상을분류하는방법을보여줍니다。
이예제에서는사전훈련된심층컨벌루션신경망GoogLeNet을사용하여웹캠의영상을실시간으로분류하는방법을보여줍니다。
사전훈련된딥러닝신경망이새로운영상분류작업을학습하도록대화형방식으로미세조정합니다。
이예제에서는새로운영상세트를분류할수있도록전이학습을사용하여컨벌루션신경망을다시훈련시키는방법을보여줍니다。
이예제에서는사전훈련된컨벌루션신경망에서학습된영상특징을추출한다음추출한특징을사용하여영상분류기를훈련시키는방법을보여줍니다。
这个例子展示了如何微调预先训练的GoogLeNet卷积神经网络，以对新的图像集合进行分类。
분류,전이학습및특징추출을위해사전훈련된컨벌루션신경망을다운로드하고사용하는방법을알아봅니다。
새로운심층신경망만들기
이예제에서는딥러닝분류용으로간단한컨벌루션신경망을만들고훈련시키는방법을보여줍니다。
딥러닝신경망을대화형방식으로구축하고편집합니다。
이예제에서는컨벌루션신경망을사용하여손으로쓴숫자의회전각도를예측하는회귀모델을피팅하는방법을보여줍니다。
MATLAB®에서제공하는딥러닝계층에대해알아봅니다。
컨벌루션신경망(事先)에는어떤계층이있는지그리고이들계층이事先에서어떤순서로나타나는지알아봅니다。
生成MATLAB代码，在深度网络设计器中重新设计和训练一个网络。
이예제에서는잔차연결을사용하여딥러닝신경망을만들고CIFAR-10데이터에대해훈련시키는방법을보여줍니다。
这个例子展示了如何创建和训练一个简单的神经网络，用于深度学习特征数据分类。
学习如何定义和训练具有多输入或多输出的深度学习网络。
이예제에서는생성적적대신경망을훈련시켜서상을생성하는방법을보여줍니다。
这个例子展示了如何训练一个条件生成对抗网络来生成图像。
这个例子展示了如何训练网络将一张图像的样式传输到另一张图像。
这个例子展示了如何训练一个深度学习模型的图像字幕使用注意力。
这个例子展示了如何训练一个使用自定义学习速率计划对手写数字进行分类的网络。
这个例子展示了如何训练一个具有多个输出的深度学习网络，预测手写数字的标签和旋转角度。
这个例子展示了如何训练Siamese网络来识别手写字符的相似图像。
这个例子展示了如何在深度网络设计器中导入带有平方和误差(SSE)损失的自定义分类输出层，并将其添加到预先训练的网络中。
本例展示了如何使用深度网络设计器构建和训练超分辨率的图像到图像回归网络。
개념
사전훈련된신경망및전이학습,그리고GPU, CPU、클러스터및클라우드에서의훈련등분류및회귀에컨벌루션신경망을사용하여MATLAB의딥러닝기능을알아봅니다。
컨벌루션신경망의훈련파라미터를설정하는방법을알아봅니다。
훈련,예측및분류를위해영상의크기를조정하는방법과데이터증대,변환및특화된데이터저장소를사용하여영상을전처리하는방법을알아봅니다。
读取和预处理体积图像和标签数据的三维深度学习。
了解如何在深度学习应用程序中使用数据存储。
이예제에서는훈련된분류신경망을회귀신경망으로변환하는방법을보여줍니다。
딥러닝신경망의정확도를높이는방법을알아봅니다。
发现用于各种深度学习任务的数据集。
在深度网络设计器中导入和可视化数据。
추천 예제
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