R2024a 以降、DAGNetwork
オブジェクトおよび SeriesNetwork
オブジェクトは非推奨となりました。代わりに dlnetwork
オブジェクトを使用してください。この推奨により、SequenceUnfoldingLayer
オブジェクトも非推奨となります。dlnetwork
オブジェクトとして指定されたほとんどのニューラル ネットワークは、シーケンス折りたたみ層およびシーケンス展開層を必要としません。ほとんどの場合、深層学習層の動作は、折りたたみ層および展開層が存在しない場合の動作と同じになります。そうでない場合、SequenceUnfoldingLayer
を使用して下流にある層のデータの次元を操作する代わりに、データを直接操作するカスタム層 functionLayer
layer オブジェクトを定義してください。カスタム層の詳細については、カスタム深層学習層の定義を参照してください。
DAGNetwork
オブジェクト、SeriesNetwork
オブジェクト、および SequenceUnfoldingLayer
オブジェクトのサポートを削除する予定はありません。ただし、dlnetwork
オブジェクトには次の利点があるため、代わりにこのオブジェクトを使うことを推奨します。
dlnetwork
オブジェクトは、ネットワークの構築、予測、組み込み学習、可視化、圧縮、検証、およびカスタム学習ループをサポートする統合されたデータ型です。
dlnetwork
オブジェクトは、ユーザーが作成したり外部のプラットフォームからインポートしたりできる、さまざまなネットワーク アーキテクチャをサポートしています。
関数 trainnet
は dlnetwork
オブジェクトをサポートしているため、損失関数を簡単に指定できます。組み込みの損失関数を選択するか、カスタム損失関数を指定できます。
dlnetwork
オブジェクトを使用した学習と予測は、通常、LayerGraph
と trainNetwork
を使用したワークフローよりも高速です。
学習済みの DAGNetwork
オブジェクトまたは SeriesNetwork
オブジェクトを dlnetwork
オブジェクトに変換するには、関数 dag2dlnetwork
を使用します。