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のネットワークとしては、画像の分類や回帰、表現学習のための畳み込みニューラル ネットワーク (ConvNets、CNN) およびオートエンコーダーが含まれています。

小さい学習セットの場合、学習済みのディープ ネットワークを使用し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。大規模データセットに対する学習速度を向上させるために、Parallel Computing Toolbox™ を使用してデスクトップ上の複数のマルチコア プロセッサやGPU に計算やデータを分散させることができ、MATLAB Distributed Computing Server™ を使用して、クラスターやクラウド (Amazon EC2® P2 GPU インスタンスを含む) にスケールアップすることができます。


機能

ディープラーニング

画像分類、回帰、および表現学習のタスクのために畳み込みニューラル ネットワークおよびオートエンコーダーを学習させます

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学習および大規模なデータセットの処理の高速化

ニューラル ネットワークでの大規模データセットの学習とシミュレーションを高速化します。

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分類、回帰、クラスタリング

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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ネットワーク アーキテクチャ

教師ありと教師なしのさまざまなネットワーク アーキテクチャを使用します。

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学習アルゴリズム

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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製品リソース

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ドキュメンテーション

リリース ノートやコード サンプルなど、Neural Network Toolboxの関数と機能のドキュメンテーションを調べる。

関数

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動作環境

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技術情報

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ユーザー事例

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コミュニティとサポート

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アプリ

Neural Network Toolbox アプリでは、対話型のインターフェイスを介して一般的なタスクにすばやくアクセス可能。


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