ドキュメンテーション

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Deep Learning Toolbox 入門

深層学習ネットワークの作成、解析、および学習

Deep Learning Toolbox™ には、アルゴリズム、事前学習済みのモデル、およびアプリを使用した深い (深層) ニューラル ネットワークの設計と実装用のフレームワークが用意されています。畳み込みニューラル ネットワーク (ConvNet、CNN) および長短期記憶 (LSTM) ネットワークを使用して、イメージ、時系列、およびテキスト データの分類と回帰を実行できます。アプリやプロットは、活性化の可視化、ネットワーク アーキテクチャの編集、学習の進行状況の監視に役立ちます。

小規模な学習セットについては、事前学習済みの深いネットワーク モデル (SqueezeNet、Inception-v3、ResNet-101、GoogLeNet、VGG-19 など) や、TensorFlow™ -Keras や Caffe からインポートしたモデルによる転移学習を実行できます。

大規模データセットの学習を加速させるために、(Parallel Computing Toolbox™ による) 計算やデータの、デスクトップのマルチコア プロセッサや GPU への分散や、(MATLAB® Parallel Server™ による) Amazon EC2® P2、P3、G3 GPU インスタンスなどのクラスターやクラウドへのスケール アップも可能です。

チュートリアル

浅いネットワーク

注目の例

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。