ディープラーニングおよびニューラル ネットワークの設計および実装

Neural Network Toolbox™ では、浅いニューラル ネットワークと深いニューラル ネットワークの両方を作成、学習、可視化、シミュレーションするためのアルゴリズム、学習済みモデルおよびアプリが用意されています。分類、回帰、クラスタリング、次元削減、時系列予測、および動的システムのモデリングと制御を実行できます。

ディープラーニング ネットワークには、たたみ込みニューラル ネットワーク (ConvNet または CNN)、有向非循環グラフ (DAG) ネットワーク トポロジ、および画像の分類、回帰、特徴学習のためのオートエンコーダーが含まれます。時系列分類と回帰用として long short-term memory (LSTM) ディープラーニング ネットワークが用意されています。また、中間層とアクティベーションの可視化、ネットワーク アーキテクチャの変更、学習進行状況の監視を行うことができます。

小さい学習セットの場合、学習済みのディープ ネットワーク モデル (Inception-v3、ResNet-50、ResNet-101、GoogLeNet、AlexNet、VGG-16、VGG-19 など) や TensorFlow™ Keras または Caffe からインポートされたモデルを使って転移学習を実行することでディープラーニングを迅速に適用できます。

大規模なデータセットの場合、Parallel Computing Toolbox™ を使用してデスクトップ上のマルチコア プロセッサと GPU に計算やデータを分散させたり、MATLAB® Distributed Computing Server™ を使用して、Amazon EC2® P2、P3、および G3 GPU インスタンスなどのクラスターやクラウドにスケールアップして学習速度を向上させることができます。

ディープラーニング手法に関する無料の実践的な基礎講座については、ディープラーニング入門をご覧ください。


機能

ネットワークとアルゴリズム

画像の分類や回帰、特徴学習のために CNN、LSTMネットワーク、および自己符号化器を学習させます。

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ディープラーニングの学習、学習済みモデルと可視化

ディープニューラルネットワーク の学習済みモデルや、Keras および Caffe Model Zoo のモデルを使って転移学習を実行します。

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GPU による学習の高速化と大規模なデータセット

ニューラル ネットワークの作成、学習、シミュレーションを行います。

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浅いネットワークの 分類、回帰、クラスタリング

浅いニューラル ネットワークの作成、学習、シミュレーションを行います。

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浅い ネットワーク アーキテクチャ

訓練関数および学習関数を使用して、ネットワークの重みやバイアスを自動的に調整します。

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前処理、後処理および汎化性能の改善

ニューラル ネットワークの学習の効率が向上します。

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コード生成、配布、Simulink ブロックおよび制御システム

学習済みのネットワークを運用に配布します。

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コードの生成と配布

学習済みのネットワークを運用に配布します。

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製品リソース

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ドキュメンテーション

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関数

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