深層学習のワークフローにおける各ステージのためのツールを提供します。ライン関数と対話型アプリを使用して、深いネットワークの学習用のデータを前処理する。事前学習済みのネットワークをインポートする。アプリを使用して対話的に構築する。学習オプションを選択し、組み込みの学習関数またはカスタム学習ループを使用してネットワークに学習させる。アプリを使用してハイパーパラメーターを調整するか複数の試行を実行し、ネットワークのパフォーマンスを改善する。学習中または学習後にネットワークの動作を可視化して検証する。ネットワークをエクスポートする。使用してイメージを分類する方法を説明します。新しいイメージ分類タスクを学習するように、事前学習済みの深層学習ネットワークを対話形式で微調整します。ネットワークを作成し、学習を行う方法を説明します。ネットワークは深層学習に不可欠なツールであり、特にイメージの認識に適しています。ネットワークを使用して回帰モデルを当てはめ、手書きの数字の回転角度を予測する方法を示します。ネットワークを使用して時系列データを予測する方法を説明します。学習この例では、敵対的生成ネットワークに学習させてイメージを生成する方法を説明します。キャプション生成のために深層学習モデルを学習させる方法を説明します。実験マネージャーを使用して分類用の深層学習ネットワークに学習させる。手法を使用して、深層学習ネットワークによってその分類の判定が行われた理由を理解する方法を説明します。ネットワークにより決定する畳み込みの特徴についての分類スコアの勾配を使用して、イメージのどの部分が分類に最も重要であるかを理解します。事前学習済みのネットワークを使用します。コマンドに対応するリンクがクリックされました。ウィンドウに入力して実行してください。コマンドをサポートしていません。scienceMathWorksはエンジニアや研究者向け数値解析ソフトウェアのリーディングカンパニーです。