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Deep Learning Toolbox 시작하기

딥러닝 신경망 생성, 분석 및 훈련

Deep Learning Toolbox™(이전 명칭 Neural Network Toolbox™)는 알고리즘, 사전 훈련된 모델 및 앱을 사용하여 심층 신경망을 설계하고 구현할 수 있는 프레임워크를 제공합니다. 컨벌루션 신경망(ConvNet, CNN)과 장단기 기억(LSTM) 네트워크를 사용하여 영상, 시계열 및 텍스트 데이터에 대해 분류와 회귀를 수행할 수 있습니다. 사용자 지정 훈련 루프, 공유 가중치 및 자동 미분을 사용하여 생성적 적대 네트워크(GAN: Generative Adversarial Network)나 샴 네트워크(Siamese network) 같은 고급 신경망 아키텍처를 구축할 수 있습니다. 앱과 플롯을 사용하면 활성화 결과를 시각화하고, 신경망 아키텍처를 편집 및 분석하며, 훈련 진행 상황을 모니터링할 수 있습니다.

ONNX™ 형식을 사용하여 TensorFlow™ 및 PyTorch 간 모델을 전환하고 TensorFlow-Keras 및 Caffe에서 모델을 가져올 수 있습니다. 이 툴박스는 NASNet, SqueezeNet, Inception-v3, ResNet-101 등의 사전 훈련된 모델 라이브러리를 사용한 전이 학습을 지원합니다.

Parallel Computing Toolbox™를 사용하여 단일 또는 다중 GPU 워크스테이션에서 훈련 속도를 높일 수 있으며, MATLAB® Parallel Server™를 사용하여 NVIDIA GPU Cloud DGX 시스템, Amazon EC2® GPU 인스턴스 같은 클러스터와 클라우드로 확장할 수 있습니다.

튜토리얼

얕은 네트워크

추천 예제

온라인 학습

Deep Learning Onramp
실용적인 딥러닝 방법에 대한 대화식 소개를 제공하는 무료 딥러닝 튜토리얼입니다(2시간). MATLAB에서 영상 인식을 위해 딥러닝 기법을 사용하는 방법을 배우게 됩니다.

비디오

전이 학습을 위해 대화형 방식으로 딥러닝 신경망 수정하기
심층 네트워크 디자이너는 심층 신경망을 만들거나 수정할 수 있는 포인트-앤-클릭 툴입니다. 이 비디오는 전이 학습 워크플로에서 이 앱을 사용하는 방법을 보여줍니다. 가져온 네트워크의 마지막 몇 개의 계층을 명령줄을 사용하지 않고 툴을 사용하여 간편하게 수정하는 방법을 보여줍니다. 네트워크 분석기를 사용하여, 수정된 아키텍처의 연결 오류와 속성 할당을 확인할 수 있습니다.

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