ニューラル ネットワークを作成、学習、シミュレートする

Neural Network Toolbox™ には、ニューラル ネットワークの作成、学習、可視化、シミュレーションを行うためのアルゴリズム、関数、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。

ツールボックスには、画像の分類や特徴学習といったタスクのための畳み込みニューラル ネットワークやオートエンコーダーといったディープ ラーニングのアルゴリズムが含まれています。Parallel Computing Toolbox™ を使うことで、演算やデータをマルチコア プロセッサやGPU、コンピューター クラスターに分散させ、大規模なデータセットの学習を高速化させることができます。


機能

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、学習およびシミュレーションを行います。

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ディープ ラーニング

イメージ分類および特徴学習のタスクのために、たたみ込みニューラル ネットワークおよびオートエンコーダ (自己符号化器) のディープラーニング アルゴリズムを学習させます。

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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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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、および一般化の改善

ニューラル ネットワークの学習効率が向上します。

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コードの生成と展開

学習済みネットワークを製品に配布します。

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製品リソース

これらのリソースを調べて Neural Network Toolbox をさらに詳しく知る。

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

使用できる Neural Network Toolbox 関数のリストを参照する。

動作環境

最新リリースの Neural Network Toolbox のシステム必要条件を見る。

技術情報

Neural Network Toolbox を使用する技術的な利点について説明する記事を読む。

ユーザー事例

Neural Network Toolbox の各業界の研究開発分野における活用事例を読む。

コミュニティとサポート

質問の答えを検索し、トラブルシューティング リソースを調べる。

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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Neural Network Toolbox requires MATLAB.


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