リリースでは、このページがまだ翻訳されていません。このページの最新版は英語でご覧になれます。ネットワークを使用して予測を実行できます。使用してハードウェア要件を指定します。データの応答を予測します。データまたは時系列データの応答を予測します。以上の名前と値のペアの引数によって指定された追加オプションを使用して、応答を予測します。ヒント長さが異なるシーケンスで予測を行うと、ミニバッチのサイズが、入力データに追加されるパディングの量に影響し、異なる予測値が得られることがあります。さまざまな値を使用して、ネットワークに最適なものを確認してください。オプションを使用します。スクリプトを開く標本データを読み込みます。次元配列データとして読み込みます。手書きの数字の合成イメージの数です。アーキテクチャを構築します。classificationLayer];モーメンタム項付き確率的勾配降下法の既定の設定にオプションを設定します。trainingOptions('sgdm');ネットワークに学習をさせます。セットで学習済みネットワークを実行し、スコアを予測します。実行することもできます。イメージに対応する数字が含まれます。よる推定が含まれます。ある確率の推定値が含まれ、以降も同様になります。近くなることがわかります。あると正しく推定しています。スクリプトを開く事前学習済みのネットワークを読み込みます。使用して、シーケンス長で並べ替えられたシーケンスで学習させています。アーキテクチャを表示します。データを読み込みます。データについて予測を実行します。個のシーケンスの予測スコアを表示します。0.0019これらの予測スコアを、これらのシーケンスのラベルと比較します。関数によって、高い予測スコアが正しいクラスに割り当てられます。オブジェクト学習済みネットワーク。オブジェクトとして指定します。使用して独自のネットワークに学習させることによって、学習済みネットワークを取得できます。次のいずれかに指定します。つのイメージを表す数値配列。それぞれイメージの高さ、幅、およびチャネル数に対応します。大量のイメージを表す数値配列。スタック内のイメージの数です。ImageDatastore。してデータを返すデータストア。Learningを参照してください。次元配列のいずれかが含まれます。後続の列には応答が含まれます。データまたは時系列データ。つのシーケンスを表す数値配列、またはデータストアとして指定します。配列入力または数値配列入力の場合、シーケンスが含まれる数値配列の次元は、データのタイプによって異なります。