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並列およびクラウドでの深層学習

ローカルまたはクラウドでの複数の GPU を使用した深層学習のスケールアップ、対話形式またはバッチ ジョブによる複数のネットワークの学習

Parallel Computing Toolbox™ を使用して、複数の GPU、クラスター、およびクラウドで深いネットワークに学習させます。ローカルまたはクラスターで複数の GPU を使用して深層学習をスケールアップし、対話形式またはバッチ ジョブで複数のネットワークに学習させます。オプションについては、並列およびクラウドでの深層学習のスケールアップを参照してください。

トピック

GPU および並列でのビッグ データを使用した深層学習

CPU、GPU、クラスター、およびクラウドでネットワークに学習させ、ハードウェアに合わせてオプションを調整します。

並列およびクラウドでの深層学習のスケールアップ

ローカルまたはクラウドで複数の GPU を使用する、MATLAB での深層学習のオプション。

MATLAB による複数の GPU での深層学習

ローカルまたはクラウドで学習に使用する複数の GPU を指定します。

自動マルチ GPU のサポートを使用したネットワークの学習

この例では、自動並列サポートを使用した深層学習のために、ローカル マシンで複数の GPU を使用する方法を説明します。

深層学習ネットワークの並列学習

この例では、ローカル マシンで複数の深層学習実験を実行する方法を説明します。

parfor を使用した複数の深層学習ネットワークの学習

この例では、parfor ループを使用して、学習オプションについてのパラメーター スイープを実行する方法を説明します。

parfeval を使用した複数の深層学習ネットワークの学習

この例では、parfeval を使用して、深層学習ネットワークのネットワーク アーキテクチャの深さについてのパラメーター スイープを実行し、学習中にデータを取得する方法を説明します。

クラウドへの深層学習データのアップロード

この例では、データを Amazon S3 バケットにアップロードする方法を説明します。

深層学習バッチ ジョブのクラスターへの送信

この例では、学習中に作業を継続したり MATLAB を閉じたりできるように、深層学習における学習のバッチ ジョブをクラスターに送信する方法を説明します。

カスタム学習ループを使用したネットワークの並列学習

この例では、ネットワークに並列学習させるためのカスタム学習ループを設定する方法を説明します。

Train Network Using Federated Learning

This example shows how to train a network using federated learning. Federated learning is a technique that enables you to train a network in a distributed, decentralized way [1].

注目の例