시퀀스와 시계열

심층 학습을 사용한 시퀀스 분류

이 예제에서는 장단기 기억(LSTM) 네트워크를 사용하여 시퀀스 데이터를 분류하는 방법을 보여줍니다.

심층 학습을 사용한 sequence-to-sequence 분류

이 예제에서는 장단기 기억(LSTM) 네트워크를 사용하여 시퀀스 데이터의 각 시간 스텝을 분류하는 방법을 보여줍니다.

심층 학습을 사용한 sequence-to-sequence 회귀

이 예제에서는 심층 학습을 사용하여 엔진의 잔여 수명(RUL)을 예측하는 방법을 보여줍니다.

심층 학습을 사용한 시계열 예측

이 예제에서는 장단기 기억(LSTM) 네트워크를 사용하여 시계열 데이터를 예측하는 방법을 보여줍니다.

Classify Videos Using Deep Learning

This example shows how to create a network for video classification by combining a pretrained image classification model and an LSTM network.

심층 학습을 사용해 음성 명령 인식하기

이 예제에서는 오디오에서 음성 명령의 존재 여부를 감지하는 간단한 심층 학습 모델을 훈련시키는 방법을 보여줍니다.

사용자 지정 미니 배치 데이터저장소를 사용하여 시퀀스 데이터에 대해 네트워크 훈련시키기

이 예제에서는 사용자 지정 미니 배치 데이터저장소를 사용하여 메모리에 다 담을 수 없을 정도로 큰 시퀀스 데이터를 대상으로 심층 학습 네트워크를 훈련시키는 방법을 보여줍니다.

Build Networks with Deep Network Designer

Interactively build and edit deep learning networks.

텍스트 데이터

심층 학습을 사용하여 텍스트 데이터 분류하기

이 예제에서는 심층 학습 장단기 기억(LSTM) 네트워크를 사용하여 일기 예보의 텍스트 설명을 분류하는 방법을 보여줍니다.

Classify Text Data Using Convolutional Neural Network

This example shows how to classify text data using a convolutional neural network.

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.

심층 학습을 사용하여 텍스트 생성하기

이 예제에서는 텍스트를 생성하도록 심층 학습 장단기 기억(LSTM) 네트워크를 훈련시키는 방법을 보여줍니다.

오만과 편견 그리고 MATLAB

이 예제에서는 문자 임베딩을 사용하여 텍스트를 생성하도록 심층 학습 LSTM 네트워크를 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.