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시계열 분류, 회귀 및 예측 작업을 위해 신경망을 만들고 훈련시킵니다. sequence-to-one 또는 sequence-to-label 분류 및 회귀 문제에 대해 장단기 기억(LSTM) 신경망을 훈련시킵니다. 단어 임베딩 계층을 사용하여 텍스트 데이터에 대해 LSTM 신경망을 훈련시키거나(Text Analytics Toolbox™ 필요), 스펙트로그램을 사용하여 오디오 데이터에 대해 컨벌루션 신경망을 훈련시킬 수 있습니다(Audio Toolbox™ 필요).
심층 신경망 디자이너 | 딥러닝 신경망의 설계, 시각화 및 훈련 |
ConfusionMatrixChart Properties | Confusion matrix chart appearance and behavior |
이 예제에서는 장단기 기억(LSTM) 신경망을 사용하여 시퀀스 데이터를 분류하는 방법을 보여줍니다.
딥러닝을 사용한 sequence-to-sequence 분류
이 예제에서는 장단기 기억(LSTM) 신경망을 사용하여 시퀀스 데이터의 각 시간 스텝을 분류하는 방법을 보여줍니다.
딥러닝을 사용한 sequence-to-sequence 회귀
이 예제에서는 딥러닝을 사용하여 엔진의 잔여 수명(RUL)을 예측하는 방법을 보여줍니다.
이 예제에서는 장단기 기억(LSTM) 신경망을 사용하여 시계열 데이터를 예측하는 방법을 보여줍니다.
이 예제에서는 사전 훈련된 영상 분류 모델과 LSTM 신경망을 결합하여 비디오를 분류하는 신경망을 만드는 방법을 보여줍니다.
이 예제에서는 오디오에서 음성 명령의 존재 여부를 감지하는 딥러닝 모델을 훈련시키는 방법을 보여줍니다.
Image Captioning Using Attention
This example shows how to train a deep learning model for image captioning using attention.
사용자 지정 미니 배치 데이터저장소를 사용하여 시퀀스 데이터에 대해 신경망 훈련시키기
이 예제에서는 사용자 지정 미니 배치 데이터저장소를 사용하여 메모리에 다 담을 수 없을 정도로 큰 시퀀스 데이터를 대상으로 딥러닝 신경망을 훈련시키는 방법을 보여줍니다.
Visualize Activations of LSTM Network
This example shows how to investigate and visualize the features learned by LSTM networks by extracting the activations.
Sequence-to-Sequence Classification Using 1-D Convolutions
This example shows how to classify each time step of sequence data using a generic temporal convolutional network (TCN).
Chemical Process Fault Detection Using Deep Learning
This example shows how to use simulation data to train a neural network that can detect faults in a chemical process.
딥러닝 신경망을 대화형 방식으로 구축하고 편집합니다.
Create Simple Sequence Classification Network Using Deep Network Designer
This example shows how to create a simple long short-term memory (LSTM) classification network using Deep Network Designer.
이 예제에서는 딥러닝 장단기 기억(LSTM) 신경망을 사용하여 텍스트 데이터를 분류하는 방법을 보여줍니다.
Classify Text Data Using Convolutional Neural Network
This example shows how to classify text data using a convolutional neural network.
Multilabel Text Classification Using Deep Learning
This example shows how to classify text data that has multiple independent labels.
Classify Out-of-Memory Text Data Using Deep Learning
This example shows how to classify out-of-memory text data with a deep learning network using a transformed datastore.
Sequence-to-Sequence Translation Using Attention
This example shows how to convert decimal strings to Roman numerals using a recurrent sequence-to-sequence encoder-decoder model with attention.
이 예제에서는 텍스트를 생성하도록 딥러닝 장단기 기억(LSTM) 신경망을 훈련시키는 방법을 보여줍니다.
이 예제에서는 문자 임베딩을 사용하여 텍스트를 생성하도록 딥러닝 LSTM 신경망을 훈련시키는 방법을 보여줍니다.
Word-By-Word Text Generation Using Deep Learning
This example shows how to train a deep learning LSTM network to generate text word-by-word.
장단기 기억(LSTM) 신경망에 대해 알아봅니다.
MATLAB®에서 제공하는 딥러닝 계층에 대해 알아봅니다.
Learn how to use datastores in deep learning applications.
사전 훈련된 신경망 및 전이 학습, 그리고 GPU, CPU, 클러스터 및 클라우드에서의 훈련 등 분류 및 회귀에 컨벌루션 신경망을 사용하여 MATLAB의 딥러닝 기능을 알아봅니다.
딥러닝 신경망의 정확도를 높이는 방법을 알아봅니다.
Discover data sets for various deep learning tasks.