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딥러닝을 위한 DAG(유방향 비순환 그래프) 신경망
DAG 신경망은 딥러닝을 위한 신경망입니다. 이 신경망의 계층은 유방향 비순환 그래프로 배열됩니다. DAG 신경망에서는 계층이 여러 계층으로부터 입력값을 가질 수 있고 여러 계층으로 출력값을 보낼 수 있는 보다 복잡한 아키텍처를 가질 수 있습니다.
DAGNetwork
객체를 만드는 방법에는 여러 가지가 있습니다.
squeezenet
, googlenet
, resnet50
, resnet101
또는 inceptionv3
과 같은 사전 훈련된 신경망을 불러옵니다. 예제는 GoogLeNet 지원 패키지 다운로드하기 항목을 참조하십시오. 사전 훈련된 신경망에 대한 자세한 내용은 사전 훈련된 심층 신경망 항목을 참조하십시오.
importKerasNetwork
를 사용하여 Keras에서 사전 훈련된 신경망을 가져옵니다. 예제는 Keras 신경망을 가져오고 플로팅하기 항목을 참조하십시오.
trainNetwork
를 사용하여 신경망을 훈련시키거나 미세 조정합니다. 예제는 새로운 영상을 분류하도록 딥러닝 신경망 훈련시키기 항목을 참조하십시오.
참고
기타 사전 훈련된 신경망에 대해 자세히 알아보려면 사전 훈련된 심층 신경망 항목을 참조하십시오.
activations | 딥러닝 신경망 계층 활성화 계산 |
classify | 훈련된 딥러닝 신경망을 사용하여 데이터 분류 |
predict | 훈련된 딥러닝 신경망을 사용하여 응답 변수 예측 |
plot | 신경망 계층 그래프 플로팅 |
analyzeNetwork
| assembleNetwork
| classify
| googlenet
| importKerasNetwork
| inceptionresnetv2
| inceptionv3
| layerGraph
| plot
| predict
| resnet101
| resnet18
| resnet50
| SeriesNetwork
| squeezenet
| trainingOptions
| trainNetwork