データ前処理

ディープ ネットワーク デザイナーでデータをインポートして可視化する。

この例では、長短期記憶 (LSTM) ネットワークを使用してシーケンス データを分類する方法を説明します。

この例では、深層学習による特徴データ分類用のシンプルなニューラル ネットワークを作成し、学習を行う方法を説明します。

この例では、1 次元畳み込みニューラル ネットワークを使用して複素数値波形の周波数を予測する方法を示します。

This example shows how to classify sequences with a 1-D convolutional neural network using class weights to modify the training to account for imbalanced classes.

この例では、カスタム ミニバッチ データストアを使用してメモリ外のシーケンス データで深層学習ネットワークに学習させる方法を説明します。

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。

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。

深層学習ネットワークの精度を改善する方法を学習します。

さまざまな深層学習タスク用のデータセットを確認。