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딥러닝을 위한 시리즈 신경망
시리즈 신경망은 계층이 하나씩 차례대로 연결된 것으로 딥러닝을 위한 신경망입니다. 시리즈 신경망은 하나의 입력 계층과 하나의 출력 계층을 갖습니다.
SeriesNetwork
객체를 만드는 방법에는 여러 가지가 있습니다.
alexnet
, darknet19
, vgg16
또는 vgg19
를 사용하여 사전 훈련된 신경망을 불러옵니다. 예제는 사전 훈련된 AlexNet 컨벌루션 신경망 불러오기 항목을 참조하십시오.
importKerasNetwork
를 사용하여 Keras에서 사전 훈련된 신경망을 가져옵니다. 예제는 Keras 신경망을 가져오고 플로팅하기 항목을 참조하십시오.
importCaffeNetwork
를 사용하여 Caffe에서 사전 훈련된 신경망을 가져옵니다. 예제는 Caffe 신경망 가져오기 항목을 참조하십시오.
trainNetwork
를 사용하여 신경망을 훈련시키거나 미세 조정합니다. 예제는 영상 분류를 위해 신경망 훈련시키기 항목을 참조하십시오.
참고
googlenet
, resnet50
과 같은 다른 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 |
predictAndUpdateState | 훈련된 순환 신경망을 사용하여 응답 변수 예측 및 신경망 상태 업데이트 |
classifyAndUpdateState | 훈련된 순환 신경망을 사용하여 데이터 분류 및 신경망 상태 업데이트 |
resetState | 순환 신경망의 상태 재설정 |
plot | 신경망 계층 그래프 플로팅 |
alexnet
| analyzeNetwork
| assembleNetwork
| classify
| DAGNetwork
| darknet19
| importCaffeNetwork
| plot
| predict
| trainingOptions
| trainNetwork
| vgg16
| vgg19