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연산

사용자 지정 딥러닝 함수 개발

대부분의 작업에서 내장 계층을 사용할 수 있습니다. 작업에 필요한 내장 계층이 없는 경우 자신만의 고유한 사용자 지정 계층을 정의할 수 있습니다. 사용자 지정 출력 계층을 사용하여 사용자 지정 손실 함수를 지정하고 학습 가능한 파라미터와 상태 파라미터를 포함하는 사용자 지정 계층을 정의할 수 있습니다. 사용자 지정 계층을 정의한 후에는 이 계층이 유효하고, GPU와 호환되며, 올바르게 정의된 기울기를 출력하는지 확인할 수 있습니다. 자세한 내용은 사용자 지정 딥러닝 계층 정의하기 항목을 참조하십시오. 지원되는 계층 목록은 딥러닝 계층 목록 항목을 참조하십시오.

trainingOptions 함수가 작업에 필요한 훈련 옵션을 제공하지 않거나 사용자 지정한 출력 계층이 필요한 손실 함수를 지원하지 않을 경우에는 사용자 지정 훈련 루프를 정의할 수 있습니다. 계층 그래프가 지원하지 않는 모델의 경우 사용자 지정 모델을 함수로 정의할 수 있습니다. 자세한 내용은 사용자 지정 훈련 루프, 손실 함수 및 신경망 정의 항목을 참조하십시오.

딥러닝 연산을 사용하여 사용자 지정 계층, 훈련 루프 및 모델 함수에 대한 MATLAB® 코드를 개발합니다.

함수

모두 확장

dlarray사용자 지정을 위한 딥러닝 배열
dimsdlarray의 차원 레이블
finddimFind dimensions with specified label
stripdimsRemove dlarray data format
extractdatadlarray에서 데이터 추출
isdlarrayCheck if object is dlarray
dlconvDeep learning convolution
dltranspconvDeep learning transposed convolution
lstm장단기 기억
gruGated recurrent unit
attentionDot-product attention
embedEmbed discrete data
fullyconnectSum all weighted input data and apply a bias
dlode45Deep learning solution of nonstiff ordinary differential equation (ODE)
batchnormNormalize data across all observations for each channel independently
crosschannelnormCross channel square-normalize using local responses
groupnormNormalize data across grouped subsets of channels for each observation independently
instancenormNormalize across each channel for each observation independently
layernormNormalize data across all channels for each observation independently
avgpoolPool data to average values over spatial dimensions
maxpoolPool data to maximum value
maxunpoolUnpool the output of a maximum pooling operation
reluReLU(Rectified Linear Unit) 활성화 적용
leakyreluApply leaky rectified linear unit activation
geluApply Gaussian error linear unit (GELU) activation
softmaxApply softmax activation to channel dimension
sigmoid시그모이드 활성화 적용
crossentropyCross-entropy loss for classification tasks
l1lossL1 loss for regression tasks
l2lossL2 loss for regression tasks
huberHuber loss for regression tasks
mseHalf mean squared error
ctcConnectionist temporal classification (CTC) loss for unaligned sequence classification
dlaccelerateAccelerate deep learning function for custom training loops
AcceleratedFunctionAccelerated deep learning function
clearCacheClear accelerated deep learning function trace cache

도움말 항목

자동 미분

모델 함수

딥러닝 함수 가속