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심층 신경망 구축하기

명령줄 함수를 사용하거나 심층 신경망 디자이너 앱을 대화형 방식으로 사용하여 신경망 구축

MATLAB® 코드를 사용하거나 심층 신경망 디자이너 앱을 대화형 방식으로 사용하여 신경망을 처음부터 구축합니다. 내장 계층을 사용하여 분류와 회귀 같은 작업에 사용할 신경망을 생성합니다. 내장 계층 목록을 보려면 딥러닝 계층 목록 항목을 참조하십시오. 그런 다음 신경망 분석을 통해 신경망 아키텍처를 검토하여 훈련에 앞서 문제가 있지 않은지 확인할 수 있습니다.

내장 계층이 사용자가 하려는 작업에 필요한 계층을 제공하지 않는 경우 자신만의 고유한 사용자 지정 딥러닝 계층을 정의할 수 있습니다. 학습 가능한 파라미터와 상태 파라미터를 포함하는 사용자 지정 계층을 정의할 수 있습니다. 사용자 지정 계층을 정의한 후에는 이 계층이 유효하고, GPU와 호환되며, 올바르게 정의된 기울기를 출력하는지 확인할 수 있습니다.

계층 신경망으로 지정할 수 없는 모델의 경우 모델을 함수로 정의할 수 있습니다. 함수로 정의된 딥러닝 모델을 훈련시키는 방법을 보여주는 예제는 Train Network Using Model Function 항목을 참조하십시오.

앱

심층 신경망 디자이너딥러닝 신경망을 설계하고 시각화합니다

함수

모두 확장

입력 계층

inputLayerInput layer (R2023b 이후)
imageInputLayer영상 입력 계층
image3dInputLayer3차원 영상 입력 계층
sequenceInputLayer시퀀스 입력 계층
featureInputLayer특징 입력 계층 (R2020b 이후)

컨벌루션 계층과 완전 연결 계층

convolution2dLayer2차원 컨벌루션 계층
convolution3dLayer3-D convolutional layer
groupedConvolution2dLayer2-D grouped convolutional layer
transposedConv2dLayerTransposed 2-D convolution layer
transposedConv3dLayerTransposed 3-D convolution layer
fullyConnectedLayer완전 연결 계층

순환 계층

lstmLayerRNN(순환 신경망)의 LSTM(장단기 기억) 계층
bilstmLayerRNN(순환 신경망)의 BiLSTM(양방향 장단기 기억) 계층
gruLayerGated recurrent unit (GRU) layer for recurrent neural network (RNN) (R2020a 이후)
lstmProjectedLayerLong short-term memory (LSTM) projected layer for recurrent neural network (RNN) (R2022b 이후)
gruProjectedLayerGated recurrent unit (GRU) projected layer for recurrent neural network (RNN) (R2023b 이후)

트랜스포머 계층

selfAttentionLayerSelf-attention layer (R2023a 이후)
attentionLayerDot-product attention layer (R2024a 이후)
positionEmbeddingLayerPosition embedding layer (R2023b 이후)
sinusoidalPositionEncodingLayerSinusoidal position encoding layer (R2023b 이후)
embeddingConcatenationLayerEmbedding concatenation layer (R2023b 이후)
indexing1dLayer1-D indexing layer (R2023b 이후)

신경망 ODE 계층

neuralODELayerNeural ODE layer (R2023b 이후)

활성화 계층

reluLayerReLU(Rectified Linear Unit) 계층
leakyReluLayerLeaky ReLU(Rectified Linear Unit) 계층
preluLayerParametrized Rectified Linear Unit (PReLU) layer (R2024a 이후)
clippedReluLayerClipped ReLU(Rectified Linear Unit) 계층
eluLayerExponential linear unit (ELU) layer
tanhLayer쌍곡탄젠트(tanh) 계층
swishLayerSwish layer (R2021a 이후)
geluLayerGaussian error linear unit (GELU) layer (R2022b 이후)
softmaxLayer소프트맥스 계층
sigmoidLayer시그모이드 계층 (R2020b 이후)
functionLayerFunction layer (R2021b 이후)

정규화 계층

batchNormalizationLayer배치 정규화 계층
groupNormalizationLayerGroup normalization layer (R2020b 이후)
instanceNormalizationLayerInstance normalization layer (R2021a 이후)
layerNormalizationLayer계층 정규화 계층 (R2021a 이후)
crossChannelNormalizationLayer 채널별 국소 응답 정규화 계층

유틸리티 계층

dropoutLayer드롭아웃 계층
spatialDropoutLayerSpatial dropout layer (R2024a 이후)
flattenLayer평탄화 계층
crop2dLayer2-D crop layer
crop3dLayer3-D crop layer (R2019b 이후)
networkLayerNetwork Layer (R2024a 이후)

풀링 및 언풀링 계층

averagePooling2dLayer평균값 풀링 계층
averagePooling3dLayer3-D average pooling layer
adaptiveAveragePooling2dLayerAdaptive average pooling 2-D layer (R2024a 이후)
globalAveragePooling2dLayer2-D global average pooling layer (R2019b 이후)
globalAveragePooling3dLayer3-D global average pooling layer (R2019b 이후)
globalMaxPooling2dLayerGlobal max pooling layer (R2020a 이후)
globalMaxPooling3dLayer3-D global max pooling layer (R2020a 이후)
maxPooling2dLayer최댓값 풀링 계층
maxPooling3dLayer3-D max pooling layer
maxUnpooling2dLayer최댓값 언풀링 계층

결합 계층

additionLayer덧셈 계층
multiplicationLayer곱셈 계층 (R2020b 이후)
concatenationLayer결합 계층
depthConcatenationLayer심도 결합 계층
dlnetworkDeep learning neural network (R2019b 이후)
imagePretrainedNetworkPretrained neural network for images (R2024a 이후)
resnetNetwork2-D residual neural network (R2024a 이후)
resnet3dNetwork3-D residual neural network (R2024a 이후)
addLayers신경망에 계층 추가하기
removeLayers신경망에서 계층 제거
replaceLayerReplace layer in neural network
getLayerLook up a layer by name or path (R2024a 이후)
connectLayers신경망에서 계층 연결하기
disconnectLayers신경망에서 계층 연결 끊기
expandLayersExpand network layers (R2024a 이후)
groupLayersGroup layers into network layers (R2024a 이후)
analyzeNetwork딥러닝 신경망 아키텍처 분석
addInputLayerAdd input layer to network (R2022b 이후)
initializeInitialize learnable and state parameters of a dlnetwork (R2021a 이후)
networkDataLayoutDeep learning network data layout for learnable parameter initialization (R2022b 이후)
setL2Factor계층의 학습 가능한 파라미터의 L2 정규화 인자 설정
getL2Factor계층의 학습 가능한 파라미터의 L2 정규화 인자 가져오기
setLearnRateFactor계층의 학습 가능한 파라미터에 대한 학습률 인자 설정
getLearnRateFactor계층의 학습 가능한 파라미터에 대한 학습률 인자 가져오기
dag2dlnetworkConvert SeriesNetwork and DAGNetwork to dlnetwork (R2024a 이후)
plot신경망 아키텍처 플로팅
summary신경망 요약 출력 (R2022b 이후)
analyzeNetwork딥러닝 신경망 아키텍처 분석
checkLayerCheck validity of custom or function layer
isequalCheck equality of neural networks (R2021a 이후)
isequalnCheck equality of neural networks ignoring NaN values (R2021a 이후)

도움말 항목

내장 계층

사용자 지정 계층