R2019a 現在、以下の深層学習アルゴリズムをサポートしています。
・Recurrent Neural Networks (RNN; 再帰型ニューラルネットワーク)
・Stacked Autoencoders (SAE; オートエンコーダ/積算自己符号化器)
・Convolutional Neural Networks (CNN; 畳み込みニューラルネットワーク)
・Regions with CNN (R-CNN; 領域ベース畳み込みニューラルネットワーク)
・Fast R-CNN / Faster R-CNN
・Directed Acyclic Graph Networks (DAG; 有効非巡回グラフ)
・Long Short-Term Memory Networks (LSTM; 長期短期記憶)
・Semantic Segmentation
また、CNN は MatConvNet や Caffe ベースの学習済みモデルを利用する転移学習や、途中の層の特徴を可視化する Deep Dream の機能もあわせて使うことができます。それぞれの機能は対応したバージョンや必要なツールボックスが異なるため、以下の表を参考にしてください。
表: 深層学習関連アルゴリズムの対応バージョンと必要なツールボックス
※1 Neural Network Toolbox で用意していない層が含まれている場合は読み込むことができません
※2 GPU 利用時は必須となります。
※3 分類部に Neural Network 以外のモデルを使用する場合は必要となります。
なお、モデル読み込み関数や学習済みモデルについては、File Exchange の MathWorks Neural Network Toolbox Team が提供しています。
ツールボックスの正式名称は以下のとおりです。
PCT: Parallel Computing Toolbox
NN: Neural Network Toolbox
ST: Statistics and Machine Learning Toolbox
IPT: Image Processing Toolbox
CVST: Computer Vision System Toolbox
