ニューラル ネットワーク モデルは、脳による情報の処理方法を反映した一連の層として構成されます。Statistics and Machine Learning Toolbox™ で利用可能な回帰ニューラル ネットワーク モデルは全結合のフィードフォワード ニューラル ネットワークであり、全結合層のサイズを調整したり層の活性化関数を変更したりできます。

回帰ニューラル ネットワーク モデルに学習をさせるには、回帰学習器アプリを使用します。柔軟性を向上させるためには、コマンド ライン インターフェイスで fitrnet を使用して回帰ニューラル ネットワーク モデルに学習させます。学習後、モデルと新しい予測子データを predict に渡すことにより、新しいデータについて応答を予測できます。

Deep Learning Toolbox™ がある場合により複雑な深層学習ネットワークを作成するには、ディープ ネットワーク デザイナー (Deep Learning Toolbox) アプリを試すことができます。