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

    앱 워크플로

    • 심층 신경망 디자이너 시작하기
      이 예제에서는 심층 신경망 디자이너를 사용하여 딥러닝 시퀀스 분류용으로 간단한 순환 신경망을 만드는 방법을 보여줍니다.
    • 시계열 전망 시작하기
      이 예제에서는 심층 신경망 디자이너 앱을 사용하여, 시계열 데이터를 전망하는 간단한 장단기 기억(LSTM) 신경망을 만드는 방법을 보여줍니다.
    • 전이 학습 시작하기
      이 예제에서는 심층 신경망 디자이너를 사용하여 전이 학습을 위한 신경망을 준비하는 방법을 보여줍니다.
    • 영상 분류 시작하기
      이 예제에서는 심층 신경망 디자이너 앱을 사용하여 딥러닝 분류를 수행하는 간단한 컨벌루션 신경망을 만드는 방법을 보여줍니다.

    명령줄 워크플로

추천 예제

딥러닝을 사용하여 웹캠 영상 분류하기

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이 예제에서는 사전 훈련된 심층 컨벌루션 신경망 GoogLeNet을 사용하여 웹캠의 영상을 실시간으로 분류하는 방법을 보여줍니다.

Retrain Neural Network to Classify New Images

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Retrain a pretrained SqueezeNet neural network to perform classification on a new collection of images.

딥러닝을 사용한 시계열 전망

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이 예제에서는 장단기 기억(LSTM) 신경망을 사용하여 시계열 데이터를 전망하는 방법을 보여줍니다.

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
MATLAB과 간단한 웹캠 및 심층 신경망을 사용하여 주변의 사물을 식별하는 방법을 알아봅니다.

Go to the Transfer Learning in 10 Lines of MATLAB Code video.

MATLAB을 사용한 딥러닝: MATLAB 코드 10줄로 시작해 보는 전이 학습
전문가들이 만든 딥러닝 신경망을 사용자의 고유한 데이터나 작업을 위해 MATLAB에서 전이 학습을 사용하여 다시 훈련시키는 방법을 알아봅니다.