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Deep Learning Toolbox 시작하기

딥러닝 신경망의 설계, 훈련, 분석 및 시뮬레이션

Deep Learning Toolbox™는 심층 신경망의 설계, 구현 및 시뮬레이션에 사용할 수 있는 여러 함수와 앱, Simulink® 블록을 제공합니다. 이 툴박스는 컨벌루션 신경망(CNN)이나 트랜스포머 같은 다양한 유형의 신경망을 생성하고 사용하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 신경망 예측을 시각화 및 해석하고, 신경망 속성을 검증하고, 양자화, 사영 또는 가지치기를 통해 신경망을 압축할 수 있습니다.

심층 신경망 디자이너 앱을 사용하여 대화형 방식으로 신경망을 설계, 편집 및 분석하고, 사전 훈련된 모델을 가져오고, 신경망을 Simulink로 내보낼 수 있습니다. 이 툴박스는 다른 딥러닝 프레임워크와 함께 운용할 수 있습니다. 추론, 전이 학습, 시뮬레이션 및 배포를 위해 PyTorch®, TensorFlow™, ONNX™ 모델을 가져올 수 있습니다. 모델을 TensorFlow 및 ONNX로 내보낼 수도 있습니다.

훈련된 신경망을 C/C++, CUDA® 및 HDL 코드로 자동 생성할 수 있습니다.

튜토리얼

추천 예제

대화형 학습

Go to the The Deep Learning Onramp.

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

비디오

Go to a the Interactively Modify a Deep Learning Network for Transfer Learning video.

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

Go to the Deep Learning in 11 Lines of MATLAB Code video.

MATLAB을 사용한 딥러닝: MATLAB 코드 11줄로 시작해 보는 딥러닝
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