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시계열과 시퀀스 데이터에서의 딥러닝
시계열 분류, 회귀 및 전망 작업을 위해 신경망을 만들고 훈련시킵니다.
시계열 분류, 회귀 및 전망 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).
앱
심층 신경망 디자이너 | 딥러닝 신경망의 설계, 시각화 및 훈련 |
함수
블록
속성
ConfusionMatrixChart Properties | Confusion matrix chart appearance and behavior |
도움말 항목
순환 신경망
- 장단기 기억 신경망
장단기 기억(LSTM) 신경망에 대해 알아봅니다. - 딥러닝을 사용한 시계열 전망
이 예제에서는 장단기 기억(LSTM) 신경망을 사용하여 시계열 데이터를 전망하는 방법을 보여줍니다. - 딥러닝을 사용한 시퀀스 분류
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. - Sequence-to-One Regression Using Deep Learning
This example shows how to predict the frequency of a waveform using a long short-term memory (LSTM) neural network. - Train Network with LSTM Projected Layer
Train a deep learning network with an LSTM projected layer for sequence-to-label classification. - 심층 신경망 디자이너를 사용하여 간단한 시퀀스 분류 신경망 만들기
이 예제에서는 심층 신경망 디자이너를 사용하여 간단한 장단기 기억(LSTM) 분류 신경망을 만드는 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. - 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. - 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 간단한 시퀀스 분류 신경망 만들기
이 예제에서는 심층 신경망 디자이너를 사용하여 간단한 장단기 기억(LSTM) 분류 신경망을 만드는 방법을 보여줍니다. - Train Latent ODE Network with Irregularly Sampled Time-Series Data
This example shows how to train a latent ordinary differential equation (ODE) autoencoder with time-series data that is sampled at irregular time intervals.
컨벌루션 신경망
- 1차원 컨벌루션을 사용한 시퀀스 분류
이 예제에서는 1차원 컨벌루션 신경망을 사용하여 시퀀스 데이터를 분류하는 방법을 보여줍니다. - Time Series Anomaly Detection Using Deep Learning
This example shows how to detect anomalies in sequence or time series data. - 딥러닝을 사용해 음성 명령 인식 모델 훈련시키기
이 예제에서는 오디오에서 음성 명령의 존재 여부를 감지하는 딥러닝 모델을 훈련시키는 방법을 보여줍니다. - Train Sequence Classification Network Using Data With Imbalanced Classes
This example shows how to classify sequences with a 1-D convolutional neural network using class weights to modify the training to account for imbalanced classes. - 1차원 컨벌루션을 사용한 sequence-to-sequence 분류
이 예제에서는 일반적인 시간 컨벌루션 신경망(TCN: Temporal Convolutional Network)을 사용하여 시퀀스 데이터의 각 시간 스텝을 분류하는 방법을 보여줍니다. - Train Network with Complex-Valued Data
This example shows how to predict the frequency of a complex-valued waveform using a 1-D convolutional neural network. - Interpret Deep Learning Time-Series Classifications Using Grad-CAM
This example shows how to use the gradient-weighted class activation mapping (Grad-CAM) technique to understand the classification decisions of a 1-D convolutional neural network trained on time-series data. - Sequence Classification Using CNN-LSTM Network
This example shows how to create a 2-D CNN-LSTM network for speech classification tasks by combining a 2-D convolutional neural network (CNN) with a long short-term memory (LSTM) layer. - 숫자형 특징을 사용하여 신경망 훈련시키기
이 예제에서는 딥러닝 특징 데이터 분류용으로 간단한 신경망을 만들고 훈련시키는 방법을 보여줍니다.
Simulink를 사용한 딥러닝
- Predict and Update Network State in Simulink
This example shows how to predict responses for a trained recurrent neural network in Simulink® by using theStateful 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 theStateful Classify
block. - Predict Battery State of Charge Using Deep Learning
This example shows how to train a neural network to predict the state of charge of a battery by using deep learning. - Improve Performance of Deep Learning Simulations in Simulink
This example shows how to use code generation to improve the performance of deep learning simulations in Simulink®. - Physical System Modeling Using LSTM Network in Simulink
This example shows how to create a reduced order model (ROM) to replace a Simscape component in a Simulink® model by training a long short-term memory (LSTM) neural network.
MATLAB을 사용한 딥러닝
- 딥러닝 계층 목록
MATLAB®에서 제공하는 딥러닝 계층에 대해 알아봅니다. - Datastores for Deep Learning
Learn how to use datastores in deep learning applications. - MATLAB의 딥러닝
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 팁과 요령
딥러닝 신경망의 정확도를 높이는 방법을 알아봅니다. - Data Sets for Deep Learning
Discover data sets for various deep learning tasks.