시퀀스와 시계열

• 딥러닝을 사용한 시퀀스 분류
  이 예제에서는 장단기 기억(LSTM) 신경망을 사용하여 시퀀스 데이터를 분류하는 방법을 보여줍니다.
• Sequence Classification Using 1-D Convolutions
  This example shows how to classify sequence data using a 1-D convolutional neural network.
• 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.
• 딥러닝을 사용한 시계열 전망
  이 예제에서는 장단기 기억(LSTM) 신경망을 사용하여 시계열 데이터를 전망하는 방법을 보여줍니다.
• 딥러닝을 사용하여 비디오 분류하기
  이 예제에서는 사전 훈련된 영상 분류 모델과 LSTM 신경망을 결합하여 비디오를 분류하는 신경망을 만드는 방법을 보여줍니다.
• Classify Videos Using Deep Learning with Custom Training Loop
  This example shows how to create a network for video classification by combining a pretrained image classification model and a sequence classification network.
• 딥러닝을 사용해 음성 명령 인식하기
  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.
• LSTM 신경망의 활성화 시각화
  이 예제에서는 활성화를 추출하여 LSTM 신경망에서 학습한 특징을 검사하고 시각화하는 방법을 보여줍니다.
• 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
  Use simulation data to train a neural network than can detect faults in a chemical process.
• 심층 신경망 디자이너를 사용하여 신경망 구축하기
  심층 신경망 디자이너에서 딥러닝 신경망을 대화형 방식으로 구축하고 편집합니다.
• 심층 신경망 디자이너를 사용하여 간단한 시퀀스 분류 신경망 만들기
  이 예제에서는 심층 신경망 디자이너를 사용하여 간단한 장단기 기억(LSTM) 분류 신경망을 만드는 방법을 보여줍니다.
• Predict and Update Network State in Simulink
  This example shows how to predict responses for a trained recurrent neural network in Simulink® by using the Stateful Predict block.
• Classify and Update Network State in Simulink
  This example shows how to classify data for a trained recurrent neural network in Simulink® by using the Stateful Classify block.