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深層学習の基本

深層ニューラル ネットワークのインポート、構築、学習、調整、可視化、検証、およびエクスポート

Deep Learning Toolbox™ は、深層学習のワークフローにおける各ステージのためのツールを提供します。

  • コマンド ライン関数と対話型アプリを使用して、深いネットワークの学習用のデータを前処理する。

  • MATLAB® または外部のプラットフォーム (TensorFlow™ 2、TensorFlow-Keras、PyTorch®、ONNX™ など) から、事前学習済みのネットワークをインポートする。

  • ネットワークは、コマンド ライン関数を使用して構築するか、ディープ ネットワーク デザイナー アプリを使用して対話的に構築する。

  • 学習オプションを選択し、組み込みの学習関数またはカスタム学習ループを使用してネットワークに学習させる。

  • 実験マネージャー アプリを使用してハイパーパラメーターを調整するか複数の試行を実行し、ネットワークのパフォーマンスを改善する。

  • 学習中または学習後にネットワークの動作を可視化して検証する。

  • 外部のプラットフォーム (TensorFlow 2 や ONNX など) にネットワークをエクスポートする。

よく参照されるトピック

Deep learning workflow: preprocess data, import or build network, train network, tune network, visualize and verify results, and export network

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