シーケンスおよび時系列

深層学習を使用したシーケンスの分類

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。

深層学習を使用した sequence-to-sequence 分類

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 データの各タイム ステップを分類する方法を説明します。

深層学習を使用した sequence-to-sequence 回帰

この例では、深層学習を使用してエンジンの残存耐用期間 (RUL) を予測する方法を説明します。

深層学習を使用した時系列予測

この例では、長短期記憶 (LSTM) ネットワークを使用して時系列データを予測する方法を説明します。

深層学習を使用した音声コマンド認識

この例では、オーディオに存在する音声コマンドを検出するシンプルな深層学習モデルに学習させる方法を説明します。

メモリ外のシーケンス データを使用したネットワークの学習

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。

ディープ ネットワーク デザイナーを使用したネットワークの構築

深層学習ネットワークを対話形式で構築および編集します。

テキスト データ

深層学習を使用したテキスト データの分類

この例では、深層学習長短期記憶 (LSTM) ネットワークを使用して天気予報の説明文を分類する方法を説明します。

深層学習を使用したテキストの生成

この例では、深層学習長短期記憶 (LSTM) ネットワークに学習させてテキストを生成する方法を説明します。

『Pride and Prejudice』と MATLAB

この例では、深層学習 LSTM ネットワークに学習させ、文字の埋め込みを使用してテキストを生成する方法を説明します。

Word-By-Word Text Generation Using Deep Learning

This example shows how to train a deep learning LSTM network to generate text word-by-word.

カスタム ミニバッチ データストアを使用したメモリ外のテキスト データの分類

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深層学習ネットワークでメモリ外のテキスト データを分類する方法を説明します。