
Автор: Mark Hudson Beale, Martin T. Hagan, Howard B. Demuth
Издательство: The MathWorks, Inc.
Год: March 2023
Страниц: 2706
Язык: английский
Формат: pdf (true)
Размер: 17.0 MB
Deep Learning Toolbox предоставляет основу для разработки и реализации глубоких нейронных сетей с алгоритмами, предварительно обученными моделями и приложениями. Вы можете использовать сверточные нейронные сети (ConvNets, CNNs) и сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM) для классификации и регрессии изображений, временных рядов и текстовых данных. Можно создавать такие сетевые архитектуры, как генеративные состязательные сети (GAN) и сиамские сети, используя автоматическое дифференцирование, собственные циклы обучения и общие веса. Приложение Deep Network Designer позволяет проектировать, анализировать и обучать сети в графическом виде. Приложение Experiment Manager позволяет управлять несколькими экспериментами по глубокому обучению, отслеживать параметры обучения, анализировать результаты и сравнивать код разных экспериментов. Можно визуализировать активации слоев и графически отслеживать ход обучения.
Скачать MATLAB Deep Learning Toolbox Reference (R2023a)
