チュートリアル

• ディープ ネットワーク デザイナー入門
  

  この例では、事前学習済みの GoogLeNet ネットワークを微調整して、新しいイメージ コレクションを分類する方法を説明します。

• 10 行の MATLAB コードによる深層学習の例
  

  AlexNet の事前学習済みネットワークを利用した、深層学習を使ったライブ Web カメラ上のオブジェクトの特定方法を学びます。

• Classify Image Using Pretrained Network
  

  This example shows how to classify an image using the pretrained deep convolutional neural network GoogLeNet.

• Get Started with Transfer Learning
  

  This example shows how to use transfer learning to retrain ResNet-18, a pretrained convolutional neural network, to classify a new set of images. Try this example to see how simple it is to get started with deep learning in MATLAB®.

• Create Simple Image Classification Network
  

  This example shows how to create and train a simple convolutional neural network for deep learning classification. Convolutional neural networks are essential tools for deep learning and are especially suited for image recognition.

• シンプルなシーケンス分類ネットワークの作成
  

  この例では、シンプルな長短期記憶 (LSTM) 分類ネットワークを作成する方法を説明します。

浅いネットワーク

• パターン認識、クラスタリング、および時系列用の浅いネットワーク
  

  アプリと関数を使用して、関数近似、パターン認識、クラスタリング、および時系列解析用の浅いニューラル ネットワークを設計します。

注目の例

深層学習を使用した Web カメラ イメージの分類

この例では、事前学習済みの深層畳み込みニューラル ネットワーク GoogLeNet を使用して、Web カメラのイメージをリアルタイムで分類する方法を説明します。

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新しいイメージを分類するための深層学習ネットワークの学習

この例では、転移学習を使用して、畳み込みニューラル ネットワークの再学習を行い、新しい一連のイメージを分類する方法を説明します。

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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。

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オンライン学習

ディープ ラーニング入門
この 2 時間の深層学習チュートリアルは無料であり、実際の深層学習の各種手法を対話形式で紹介します。MATLAB の深層学習の手法を使用してイメージの認識を行う方法を学習します。

ビデオ

転移学習用の深層学習ネットワークの対話形式での変更
ディープ ネットワーク デザイナーは、深層ニューラル ネットワークを作成または変更するためのポイント/クリック ツールです。このビデオでは、転送学習のワークフローでアプリを使用する方法を説明します。コマンド ラインで層に変更を加える代わりにツールを使用して、インポートされたネットワークの最後の数層を簡単に変更する方法を示します。ネットワーク アナライザーを使用すると、変更後のアーキテクチャの結合とプロパティの割り当てに誤りがないか確認できます。

MATLAB を使用した深層学習: 11 行の MATLAB コードによる深層学習
MATLAB、シンプルな Web カメラ、および "深層" ニューラル ネットワークを使用して、身の回りの物を識別する方法を説明します。

MATLAB を使用した深層学習: 10 行の MATLAB コードによる転移学習
MATLAB で転移 "学習" を使用して、専門家が作成した "深層学習" ネットワークを独自のデータまたはタスク用に再学習させる方法を学習します。