Erstellen tiefer neuronaler Netze
Erstellen Sie Netze von Grund auf mithilfe von MATLAB®-Code oder interaktiv mit der App Deep Network Designer. Verwenden Sie integrierte Schichten, um Netze für Aufgaben wie Klassifizierung und Regression zu konstruieren. Eine Liste der integrierten Schichten finden Sie unter List of Deep Learning Layers. Sie können dann Ihr Netz analysieren, um die Netzarchitektur zu verstehen und es vor dem Training auf Probleme zu prüfen.
Wenn Sie unter den integrierten Schichten nicht die Schicht finden, die Sie für Ihre Aufgabe benötigen, können Sie eine eigene Deep-Learning-Schicht definieren. Sie können benutzerdefinierte Schichten mit erlernbaren und Zustandsparametern definieren. Nachdem Sie eine benutzerdefinierte Schicht definiert haben, können Sie überprüfen, ob die Schicht gültig und GPU-kompatibel ist und korrekt definierte Gradienten ausgibt.
Für Modelle, die nicht als Netz von Schichten angegeben werden können, können Sie das Modell als Funktion definieren. Ein Beispiel für das Training eines Deep-Learning-Modells, das als Funktion definiert ist, finden Sie unter Train Network Using Model Function.
Apps
Deep Network Designer | Entwurf und Visualisierung von Deep-Learning-Netzen |
Funktionen
Themen
Integrierte Schichten
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This example shows how to create and train a simple convolutional neural network for deep learning classification. - List of Deep Learning Layers
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Generate MATLAB code to recreate designing a network in Deep Network Designer.
Benutzerdefinierte Schichten
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This example shows how to define a nested custom deep learning layer. - Check Custom Layer Validity
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This example shows how to import a pretrained TensorFlow™ network and view the autogenerated layers in Deep Network Designer.