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Deep Learning Toolbox 함수 - 사전순 정렬
A
AcceleratedFunction | Accelerated deep learning function (R2021a 이후) |
accuracyMetric | Deep learning accuracy metric (R2023b 이후) |
activations | 딥러닝 신경망 계층 활성화 계산 |
adamupdate | Update parameters using adaptive moment estimation (Adam) (R2019b 이후) |
adapt | 신경망을 시뮬레이션하며 데이터에 맞게 조정 |
adaptwb | 가중치와 편향 학습 규칙을 사용하여 신경망 적응시키기 |
adddelay | Add delay to neural network response |
addInputLayer | Add input layer to network (R2022b 이후) |
additionLayer | 덧셈 계층 |
addLayers | 계층 그래프 또는 신경망에 계층 추가 |
addMetrics | Compute additional classification performance metrics (R2022b 이후) |
addParameter | Add parameter to ONNXParameters object (R2020b 이후) |
alexnet | AlexNet 컨벌루션 신경망 |
analyzeNetwork | 딥러닝 신경망 아키텍처 분석 |
assembleNetwork | 사전 훈련된 계층에서 딥러닝 신경망 조합 |
attention | Dot-product attention (R2022b 이후) |
aucMetric | Deep learning area under ROC curve (AUC) metric (R2023b 이후) |
audioDataAugmenter | Augment audio data (R2019b 이후) |
audioDatastore | Datastore for collection of audio files |
audioFeatureExtractor | Streamline audio feature extraction (R2019b 이후) |
augment | Apply identical random transformations to multiple images |
augmentedImageDatastore | 배치를 변환하여 영상 데이터 증대 |
augmentedImageSource | (제거 예정) 증대 영상 데이터로 구성된 배치 생성 |
Autoencoder | Autoencoder 클래스 |
average | Compute performance metrics for average receiver operating characteristic (ROC) curve in multiclass problem (R2022b 이후) |
averagePooling1dLayer | 1-D average pooling layer (R2021b 이후) |
averagePooling2dLayer | 평균값 풀링 계층 |
averagePooling3dLayer | 3-D average pooling layer (R2019a 이후) |
avgpool | Pool data to average values over spatial dimensions (R2019b 이후) |
B
BaselineDistributionDiscriminator | Baseline distribution discriminator (R2023a 이후) |
batchnorm | Normalize data across all observations for each channel independently (R2019b 이후) |
batchNormalizationLayer | 배치 정규화 계층 |
bilstmLayer | RNN(순환 신경망)의 BiLSTM(양방향 장단기 기억) 계층 |
blockedImageDatastore | Datastore for use with blocks from blockedImage
objects (R2021a 이후) |
boxdist | 두 위치 벡터 사이의 거리 |
boxLabelDatastore | Datastore for bounding box label data (R2019b 이후) |
bttderiv | Backpropagation through time derivative function |
C
calibrate | Simulate and collect ranges of a deep neural network (R2020a 이후) |
cascadeforwardnet | 캐스케이드 포워드 신경망 생성 |
catelements | Concatenate neural network data elements |
catsamples | Concatenate neural network data samples |
catsignals | 신경망 데이터 신호 결합 |
cattimesteps | 신경망 데이터 시간 스텝 결합 |
cellmat | 행렬로 구성된 셀형 배열 생성 |
cellpose | Configure Cellpose model for cell segmentation (R2023b 이후) |
checkLayer | Check validity of custom or function layer |
classificationLayer | 분류 출력 계층 |
ClassificationOutputLayer | 분류 계층 |
classify | 훈련된 딥러닝 신경망을 사용하여 데이터 분류 |
classifyAndUpdateState | 훈련된 순환 신경망을 사용하여 데이터 분류 및 신경망 상태 업데이트 |
classifySound | Classify sounds in audio signal (R2020b 이후) |
clearCache | Clear accelerated deep learning function trace cache (R2021a 이후) |
clippedReluLayer | Clipped ReLU(Rectified Linear Unit) 계층 |
close | Close training information plot (R2023b 이후) |
closeloop | 신경망의 개루프 피드백을 폐루프로 변환 |
codegen | Generate C/C++ code from MATLAB code |
coder.DeepLearningConfig | Create deep learning code generation configuration objects |
coder.getDeepLearningLayers | Get the list of layers supported for code generation for a specific deep learning library |
coder.loadDeepLearningNetwork | Load deep learning network model |
coder.loadNetworkDistributionDiscriminator | Load network distribution discriminator for code generation (R2023a 이후) |
combine | 여러 데이터저장소의 데이터 결합 (R2019a 이후) |
CombinedDatastore | 여러 개의 기본 데이터저장소에서 읽은 데이터를 결합할 데이터저장소 (R2019a 이후) |
combvec | 벡터의 모든 조합 생성 |
compet | 경쟁 전달 함수 |
competlayer | 경쟁 계층 |
compressNetworkUsingProjection | Compress neural network using projection (R2022b 이후) |
con2seq | 동시 벡터를 순차 벡터로 변환 |
concatenationLayer | 결합 계층 (R2019a 이후) |
concur | Create concurrent bias vectors |
configure | 입력 및 목표 데이터에 가장 잘 맞도록 신경망의 입력값과 출력값 구성 |
confusion | 분류 혼동행렬 |
confusionchart | Create confusion matrix chart for classification problem |
confusionmat | 분류 문제에 대한 혼동행렬 계산 |
connectLayers | 계층 그래프 또는 신경망에서 계층 연결 |
convolution1dLayer | 1차원 컨벌루션 계층 (R2021b 이후) |
convolution2dLayer | 2차원 컨벌루션 계층 |
convolution3dLayer | 3-D convolutional layer (R2019a 이후) |
convwf | 컨벌루션 가중치 함수 |
countlabels | Count number of unique labels (R2021a 이후) |
crepe | CREPE neural network (R2021a 이후) |
crop2dLayer | 2-D crop layer |
crop3dLayer | 3-D crop layer (R2019b 이후) |
crosschannelnorm | Cross channel square-normalize using local responses (R2020a 이후) |
crossChannelNormalizationLayer | 채널별 국소 응답 정규화 계층 |
crossentropy | Cross-entropy loss for classification tasks (R2019b 이후) |
crossentropy | 신경망 성능 |
ctc | Connectionist temporal classification (CTC) loss for unaligned sequence classification (R2021a 이후) |
cwtfilterbank | Continuous wavelet transform filter bank |
cwtLayer | Continuous wavelet transform (CWT) layer (R2022b 이후) |
cwtmag2sig | Signal reconstruction from CWT magnitude (R2023b 이후) |
D
DAGNetwork | 딥러닝을 위한 DAG(유방향 비순환 그래프) 신경망 |
darknet19 | DarkNet-19 컨벌루션 신경망 (R2020a 이후) |
darknet53 | DarkNet-53 컨벌루션 신경망 (R2020a 이후) |
decode | 인코딩된 데이터 디코딩 |
deepDreamImage | 딥 드림(Deep Dream)을 사용하여 신경망 특징 시각화 |
deeplabv3plusLayers | Create DeepLab v3+ convolutional neural network for semantic image segmentation (R2019b 이후) |
deepSignalAnomalyDetector | Create signal anomaly detector (R2023a 이후) |
defaultderiv | Default derivative function |
densenet201 | DenseNet-201 컨벌루션 신경망 |
depthConcatenationLayer | 심도 결합 계층 |
detect | Detect objects using PointPillars object detector (R2021b 이후) |
detectspeechnn | Detect boundaries of speech in audio signal using AI (R2023a 이후) |
detectTextCRAFT | Detect texts in images by using CRAFT deep learning model (R2022a 이후) |
dims | dlarray 의 차원 레이블 (R2019b 이후) |
disconnectLayers | 계층 그래프 또는 신경망에서 계층 연결 끊기 |
dist | 유클리드 거리 가중치 함수 |
distdelaynet | 분산 지연 신경망 |
distributionScores | Distribution confidence scores (R2023a 이후) |
divideblock | 인덱스 블록을 사용하여 목표값을 3개의 세트로 나누기 |
divideind | 지정된 인덱스를 사용하여 목표값을 3개의 세트로 나누기 |
divideint | 인터리빙된 인덱스를 사용하여 목표값을 3개의 세트로 나누기 |
dividerand | 임의의 인덱스를 사용하여 목표값을 3개의 세트로 나누기 |
dividetrain | 훈련 세트에 목표값 모두 할당 |
dlaccelerate | Accelerate deep learning function for custom training loops (R2021a 이후) |
dlarray | 사용자 지정을 위한 딥러닝 배열 (R2019b 이후) |
dlconv | Deep learning convolution (R2019b 이후) |
dlcwt | Deep learning continuous wavelet transform (R2022b 이후) |
dlfeval | Evaluate deep learning model for custom training loops (R2019b 이후) |
dlgradient | Compute gradients for custom training loops using automatic differentiation (R2019b 이후) |
dlhdl.Target | Configure interface to target board for workflow deployment (R2020b 이후) |
dlhdl.Workflow | Configure deployment workflow for deep learning neural network (R2020b 이후) |
dlmodwt | Deep learning maximal overlap discrete wavelet transform and multiresolution analysis (R2022a 이후) |
dlmtimes | (Not recommended) Batch matrix multiplication for deep learning (R2020a 이후) |
dlnetwork | Deep learning network for custom training loops (R2019b 이후) |
dlode45 | Deep learning solution of nonstiff ordinary differential equation (ODE) (R2021b 이후) |
dlquantizationOptions | Options for quantizing a trained deep neural network (R2020a 이후) |
dlquantizer | Quantize a deep neural network to 8-bit scaled integer data types (R2020a 이후) |
dlstft | Deep learning short-time Fourier transform (R2021a 이후) |
dltranspconv | Deep learning transposed convolution (R2019b 이후) |
dlupdate | Update parameters using custom function (R2019b 이후) |
doc2sequence | 딥러닝을 위해 문서를 시퀀스로 변환 |
dotprod | 내적 가중치 함수 |
dropoutLayer | 드롭아웃 계층 |
E
edfheader | Create header structure for EDF or EDF+ file (R2021a 이후) |
edfinfo | Get information about EDF/EDF+ file (R2020b 이후) |
edfread | Read data from EDF/EDF+ file (R2020b 이후) |
edfwrite | Create or modify EDF or EDF+ file (R2021a 이후) |
efficientnetb0 | EfficientNet-b0 컨벌루션 신경망 (R2020b 이후) |
elliot2sig | Elliot 2 symmetric sigmoid transfer function |
elliotsig | Elliot symmetric sigmoid transfer function |
elmannet | 엘만 신경망 |
eluLayer | Exponential linear unit (ELU) layer (R2019a 이후) |
embed | Embed discrete data (R2020b 이후) |
embeddingConcatenationLayer | Embedding concatenation layer (R2023b 이후) |
encode | 입력 데이터 인코딩 |
EnergyDistributionDiscriminator | Energy distribution discriminator (R2023a 이후) |
equalizeLayers | Equalize layer parameters of deep neural network (R2022b 이후) |
errsurf | Error surface of single-input neuron |
estimateNetworkMetrics | Estimate network metrics for specific layers of a neural network (R2022a 이후) |
estimateNetworkOutputBounds | Estimate output bounds of deep learning network (R2022b 이후) |
experiments.Monitor | Update results table and training plots for custom training experiments (R2021a 이후) |
exportNetworkToTensorFlow | Export Deep Learning Toolbox network or layer graph to TensorFlow (R2022b 이후) |
exportONNXNetwork | 신경망을 ONNX 모델 형식으로 내보내기 |
extendts | Extend time series data to given number of timesteps |
extractdata | dlarray 에서 데이터 추출 (R2019b 이후) |
F
fasterRCNNObjectDetector | Detect objects using Faster R-CNN deep learning detector |
fastFlowAnomalyDetector | Detect anomalies using FastFlow network (R2023a 이후) |
fastRCNNObjectDetector | Detect objects using Fast R-CNN deep learning detector |
fastTextWordEmbedding | 사전 훈련된 fastText 단어 임베딩 |
fcddAnomalyDetector | Detect anomalies using fully convolutional data description (FCDD) network for anomaly detection (R2022b 이후) |
featureInputLayer | 특징 입력 계층 (R2020b 이후) |
feedforwardnet | 피드포워드 신경망 생성 |
filenames2labels | Get list of labels from filenames (R2022b 이후) |
findchangepts | 신호 내 급격한 변화 찾기 |
finddim | Find dimensions with specified label (R2019b 이후) |
findpeaks | 국소 최댓값 구하기 |
findPlaceholderLayers | Find placeholder layers in network architecture imported from Keras or ONNX |
fitnet | 함수 피팅 신경망 |
fixunknowns | Process data by marking rows with unknown values |
flattenLayer | 평탄화 계층 (R2019a 이후) |
folders2labels | Get list of labels from folder names (R2021a 이후) |
formwb | 편향과 가중치를 단일 벡터로 편성 |
forward | Compute deep learning network output for training (R2019b 이후) |
fpderiv | Forward propagation derivative function |
freezeParameters | Convert learnable network parameters in ONNXParameters to
nonlearnable (R2020b 이후) |
fromnndata | Convert data from standard neural network cell array form |
fScoreMetric | Deep learning F-score metric (R2023b 이후) |
fullyconnect | Sum all weighted input data and apply a bias (R2019b 이후) |
fullyConnectedLayer | 완전 연결 계층 |
functionLayer | Function layer (R2021b 이후) |
functionToLayerGraph | (To be removed) Convert deep learning model function to a layer graph (R2019b 이후) |
G
gadd | 일반화된 덧셈 |
gdivide | 일반화된 나눗셈 |
gelu | Apply Gaussian error linear unit (GELU) activation (R2022b 이후) |
geluLayer | Gaussian error linear unit (GELU) layer (R2022b 이후) |
generateFunction | 오토인코더를 실행하는 MATLAB 함수 생성 |
generateSimulink | 오토인코더의 Simulink 모델 생성 |
genFunction | 얕은 신경망 시뮬레이션에 사용할 MATLAB 함수 생성 |
gensim | 얕은 신경망 시뮬레이션에 사용할 Simulink 블록 생성 |
getelements | Get neural network data elements |
getL2Factor | 계층의 학습 가능한 파라미터에 대한 L2 정규화 인자 가져오기 |
getLearnRateFactor | 계층의 학습 가능한 파라미터에 대한 학습률 인자 가져오기 |
getsamples | Get neural network data samples |
getsignals | Get neural network data signals |
getsiminit | Get Simulink neural network block initial input and layer delays states |
gettimesteps | Get neural network data timesteps |
getwb | 신경망 가중치와 편향 값을 하나의 벡터로 가져오기 |
globalAveragePooling1dLayer | 1-D global average pooling layer (R2021b 이후) |
globalAveragePooling2dLayer | 2-D global average pooling layer (R2019b 이후) |
globalAveragePooling3dLayer | 3-D global average pooling layer (R2019b 이후) |
globalMaxPooling1dLayer | 1-D global max pooling layer (R2021b 이후) |
globalMaxPooling2dLayer | Global max pooling layer (R2020a 이후) |
globalMaxPooling3dLayer | 3-D global max pooling layer (R2020a 이후) |
gmultiply | 일반화된 곱셈 |
gnegate | 일반화된 부정 |
googlenet | GoogLeNet 컨벌루션 신경망 |
gpu2nndata | Reformat neural data back from GPU |
gradCAM | Explain network predictions using Grad-CAM (R2021a 이후) |
gridtop | Grid layer topology function |
groupedConvolution2dLayer | 2-D grouped convolutional layer (R2019a 이후) |
groupnorm | Normalize data across grouped subsets of channels for each observation independently (R2020b 이후) |
groupNormalizationLayer | Group normalization layer (R2020b 이후) |
groupSubPlot | Group metrics in experiment training plot (R2021a 이후) |
groupSubPlot | Group metrics in training plot (R2022b 이후) |
gru | Gated recurrent unit (R2020a 이후) |
gruLayer | Gated recurrent unit (GRU) layer for recurrent neural network (RNN) (R2020a 이후) |
gruProjectedLayer | Gated recurrent unit (GRU) projected layer for recurrent neural network (RNN) (R2023b 이후) |
gsqrt | 일반화된 제곱근 |
gsubtract | 일반화된 뺄셈 |
H
hardlim | 하드 리밋 전달 함수 |
hardlims | 대칭 하드 리밋 전달 함수 |
hasdata | Determine if minibatchqueue can return mini-batch (R2020b 이후) |
HBOSDistributionDiscriminator | HBOS distribution discriminator (R2023a 이후) |
hextop | Hexagonal layer topology function |
huber | Huber loss for regression tasks (R2021a 이후) |
I
image3dInputLayer | 3차원 영상 입력 계층 (R2019a 이후) |
imageDataAugmenter | 영상 데이터 증대 구성 |
imageDatastore | 이미지 데이터의 데이터저장소 |
imageInputLayer | 영상 입력 계층 |
imageLIME | Explain network predictions using LIME (R2020b 이후) |
importCaffeLayers | Caffe에서 컨벌루션 신경망 계층 가져오기 |
importCaffeNetwork | Caffe에서 사전 훈련된 컨벌루션 신경망 모델 가져오기 |
importKerasLayers | (To be removed) Import layers from Keras network |
importKerasNetwork | (제거될 예정임) 사전 훈련된 Keras 신경망과 가중치 가져오기 |
importNetworkFromONNX | Import ONNX network as MATLAB network (R2023b 이후) |
importNetworkFromPyTorch | Import PyTorch network as MATLAB network (R2022b 이후) |
importNetworkFromTensorFlow | Import TensorFlow network as MATLAB network (R2023b 이후) |
importONNXFunction | Import pretrained ONNX network as a function (R2020b 이후) |
importONNXLayers | (To be removed) Import layers from ONNX network |
importONNXNetwork | (To be removed) Import pretrained ONNX network |
importTensorFlowLayers | (To be removed) Import layers from TensorFlow network (R2021a 이후) |
importTensorFlowNetwork | (To be removed) Import pretrained TensorFlow network (R2021a 이후) |
inceptionresnetv2 | 사전 훈련된 Inception-ResNet-v2 컨벌루션 신경망 |
inceptionv3 | Inception-v3 컨벌루션 신경망 |
ind2vec | 인덱스를 벡터로 변환 |
ind2word | 인코딩 인덱스를 단어에 매핑하기 |
indexing1dLayer | 1-D indexing layer (R2023b 이후) |
init | 신경망 초기화 |
initcon | Conscience bias initialization function |
initialize | Initialize learnable and state parameters of a
dlnetwork (R2021a 이후) |
initlay | 계층별 신경망 초기화 함수 |
initlvq | LVQ weight initialization function |
initnw | Nguyen-Widrow layer initialization function |
initwb | By weight and bias layer initialization function |
initzero | Zero weight and bias initialization function |
instancenorm | Normalize across each channel for each observation independently (R2021a 이후) |
instanceNormalizationLayer | Instance normalization layer (R2021a 이후) |
isconfigured | Indicate if network inputs and outputs are configured |
isdlarray | Check if object is dlarray
(R2020b 이후) |
isequal | Check equality of deep learning layer graphs or networks (R2021a 이후) |
isequaln | Check equality of deep learning layer graphs or networks ignoring
NaN values (R2021a 이후) |
isInNetworkDistribution | Determine whether data is within the distribution of the network (R2023a 이후) |
isVocabularyWord | 단어가 단어 임베딩 또는 인코딩에 포함되었는지 테스트 |
L
l1loss | L1 loss for regression tasks (R2021b 이후) |
l2loss | L2 loss for regression tasks (R2021b 이후) |
labeledSignalSet | Create labeled signal set |
Layer | 딥러닝을 위한 신경망 계층 |
layerGraph | 딥러닝을 위한 신경망 계층의 그래프 |
layernorm | Normalize data across all channels for each observation independently (R2021a 이후) |
layerNormalizationLayer | 계층 정규화 계층 (R2021a 이후) |
layrecnet | 계층 순환 신경망 |
lbfgsState | State of limited-memory BFGS (L-BFGS) solver (R2023a 이후) |
lbfgsupdate | Update parameters using limited-memory BFGS (L-BFGS) (R2023a 이후) |
leakyrelu | Apply leaky rectified linear unit activation (R2019b 이후) |
leakyReluLayer | Leaky ReLU(Rectified Linear Unit) 계층 |
learncon | Conscience bias learning function |
learngd | Gradient descent weight and bias learning function |
learngdm | Gradient descent with momentum weight and bias learning function |
learnh | Hebb weight learning rule |
learnhd | Hebb with decay weight learning rule |
learnis | Instar weight learning function |
learnk | Kohonen weight learning function |
learnlv1 | LVQ1 weight learning function |
learnlv2 | LVQ2.1 weight learning function |
learnos | Outstar weight learning function |
learnp | Perceptron weight and bias learning function |
learnpn | Normalized perceptron weight and bias learning function |
learnsom | Self-organizing map weight learning function |
learnsomb | Batch self-organizing map weight learning function |
learnwh | Widrow-Hoff weight/bias learning function |
linearlayer | 선형 계층 만들기 |
linkdist | 링크 거리 함수 |
loadTFLiteModel | Load TensorFlow Lite model (R2022a 이후) |
logsig | 로그-시그모이드 전달 함수 |
lstm | 장단기 기억 (R2019b 이후) |
lstmLayer | RNN(순환 신경망)의 LSTM(장단기 기억) 계층 |
lstmProjectedLayer | Long short-term memory (LSTM) projected layer for recurrent neural network (RNN) (R2022b 이후) |
lvqnet | 학습 벡터 양자화 신경망 |
lvqoutputs | LVQ outputs processing function |
M
mae | 평균 절대 오차 성능 함수 |
mandist | 맨해튼 거리 가중치 함수 |
mapminmax | 행렬의 행 최솟값과 최댓값을 [-1 1 ]로 매핑하여 행렬 처리 |
mapstd | 각 행의 평균은 0에, 편차는 1에 매핑하여 행렬 처리 |
maskrcnn | Detect objects using Mask R-CNN instance segmentation (R2021b 이후) |
matlab.io.datastore.BackgroundDispatchable | (Not recommended) Add prefetch reading support to datastore |
matlab.io.datastore.BackgroundDispatchable.readByIndex | (Not recommended) Return observations specified by index from datastore |
matlab.io.datastore.MiniBatchable | Add mini-batch support to datastore |
matlab.io.datastore.MiniBatchable.read | (Not recommended) Read data from custom mini-batch datastore |
matlab.io.datastore.PartitionableByIndex | (Not recommended) Add parallelization support to datastore |
matlab.io.datastore.PartitionableByIndex.partitionByIndex | (Not recommended) Partition datastore according to indices |
maxlinlr | Maximum learning rate for linear layer |
maxpool | Pool data to maximum value (R2019b 이후) |
maxPooling1dLayer | 1-D max pooling layer (R2021b 이후) |
maxPooling2dLayer | 최댓값 풀링 계층 |
maxPooling3dLayer | 3-D max pooling layer (R2019a 이후) |
maxunpool | Unpool the output of a maximum pooling operation (R2019b 이후) |
maxUnpooling2dLayer | 최댓값 언풀링 계층 |
meanabs | 행렬 요소의 절댓값 평균 |
meansqr | 행렬 요소의 제곱 평균 |
midpoint | 중간점 가중치 초기화 함수 |
minibatchqueue | Create mini-batches for deep learning (R2020b 이후) |
minmax | 행렬 행의 범위 |
mobilenetv2 | MobileNet-v2 컨벌루션 신경망 (R2019a 이후) |
modwt | Maximal overlap discrete wavelet transform |
modwtLayer | Maximal overlap discrete wavelet transform (MODWT) layer (R2022b 이후) |
mse | 평균 제곱 오차의 절반 (R2019b 이후) |
mse | 정규화된 평균 제곱 오차 성능 함수 |
multiplicationLayer | 곱셈 계층 (R2020b 이후) |
N
narnet | 비선형 자기회귀 신경망 |
narxnet | 외부 입력값이 있는 비선형 자기회귀 신경망 |
nasnetlarge | 사전 훈련된 NasNet-Large 컨벌루션 신경망 (R2019a 이후) |
nasnetmobile | 사전 훈련된 NasNet-Mobile 컨벌루션 신경망 (R2019a 이후) |
nctool | 신경망 군집화 앱 열기 |
negdist | 음의 거리 가중치 함수 |
netinv | 역 전달 함수 |
netprod | Product net input function |
netsum | Sum net input function |
network | Autoencoder 객체를 network 객체로 변환 |
network | 사용자 지정 얕은 신경망 만들기 |
networkDataLayout | Deep learning network data layout for learnable parameter initialization (R2022b 이후) |
networkDistributionDiscriminator | Deep learning distribution discriminator (R2023a 이후) |
neuralODELayer | Neural ODE layer (R2023b 이후) |
neuronPCA | Principal component analysis of neuron activations (R2022b 이후) |
newgrnn | 일반화 회귀 신경망 설계 |
newlind | Design linear layer |
newpnn | 확률 신경망 설계 |
newrb | 방사형 기저 신경망 설계 |
newrbe | 정확한 방사형 기저 신경망 설계 |
next | minibatchqueue에서 데이터의 다음 미니 배치 가져오기 (R2020b 이후) |
nftool | 신경망 피팅 앱 열기 |
nncell2mat | Combine neural network cell data into matrix |
nncorr | Cross correlation between neural network time series |
nndata | Create neural network data |
nndata2gpu | Format neural data for efficient GPU training or simulation |
nndata2sim | Convert neural network data to Simulink time series |
nnsize | Number of neural data elements, samples, timesteps, and signals |
nntool | (제거됨) 신경망/데이터 관리자 열기 |
nntraintool | (제거됨) 신경망 훈련 툴 |
noloop | Remove neural network open- and closed-loop feedback |
normc | 행렬의 열 정규화 |
normprod | 정규화된 내적 가중치 함수 |
normr | 행렬의 행 정규화 |
nprtool | 신경망 패턴 인식 앱 열기 |
ntstool | 신경망 시계열 앱 열기 |
num2deriv | Numeric two-point network derivative function |
num5deriv | Numeric five-point stencil neural network derivative function |
numelements | Number of elements in neural network data |
numfinite | 신경망 데이터에 있는 유한 값의 개수 |
numnan | 신경망 데이터에 있는 NaN 값의 개수 |
numsamples | 신경망 데이터에 있는 샘플의 개수 |
numsignals | 신경망 데이터에 있는 신호의 개수 |
numtimesteps | Number of time steps in neural network data |
O
occlusionSensitivity | Explain network predictions by occluding the inputs (R2019b 이후) |
ODINDistributionDiscriminator | ODIN distribution discriminator (R2023a 이후) |
onehotdecode | Decode probability vectors into class labels (R2020b 이후) |
onehotencode | Encode data labels into one-hot vectors (R2020b 이후) |
ONNXParameters | Parameters of imported ONNX network for deep learning (R2020b 이후) |
openl3 | OpenL3 neural network (R2021a 이후) |
openl3Embeddings | Extract OpenL3 feature embeddings (R2022a 이후) |
openloop | Convert neural network closed-loop feedback to open loop |
P
paddata | Pad data by adding elements (R2023b 이후) |
padsequences | Pad or truncate sequence data to same length (R2021a 이후) |
partition | Partition minibatchqueue (R2020b 이후) |
partitionByIndex | Partition augmentedImageDatastore according to
indices |
patchCoreAnomalyDetector | Detect anomalies using PatchCore network (R2023a 이후) |
patchEmbeddingLayer | Patch embedding layer (R2023b 이후) |
patternnet | 패턴 인식 신경망 생성 |
perceptron | 간단한 단층 이진 분류기 |
perform | 신경망 성능 계산 |
pitchnn | Estimate pitch with deep learning neural network (R2021a 이후) |
pixelLabelDatastore | Datastore for pixel label data |
PlaceholderLayer | Layer replacing an unsupported Keras or ONNX layer |
plot | 신경망 아키텍처 플로팅 |
plot | Plot receiver operating characteristic (ROC) curves and other performance curves (R2022b 이후) |
plotconfusion | 분류 혼동행렬 플로팅 |
plotep | Plot weight-bias position on error surface |
ploterrcorr | 오차 시계열의 자기상관 플로팅 |
ploterrhist | 오차 히스토그램 플로팅 |
plotes | Plot error surface of single-input neuron |
plotfit | 함수 피팅 플로팅 |
plotinerrcorr | Plot input to error time-series cross-correlation |
plotpc | 퍼셉트론 벡터 플롯 위에 분류 선 플로팅 |
plotperform | 신경망 성능 플로팅 |
plotpv | 퍼셉트론 입력/목표 벡터 플로팅 |
plotregression | 선형 회귀 플로팅 |
plotresponse | 동적 신경망 시계열 응답 플로팅 |
plotroc | 수신자 조작 특성 플로팅 |
plotsom | 자기 조직화 맵 플로팅 |
plotsomhits | 자기 조직화 맵 샘플 적중 플로팅 |
plotsomnc | 자기 조직화 맵 이웃 연결 플로팅 |
plotsomnd | 자기 조직화 맵 이웃 거리 플로팅 |
plotsomplanes | Plot self-organizing map weight planes |
plotsompos | 자기 조직화 맵 가중치 위치 플로팅 |
plotsomtop | 자기 조직화 맵 위상 플로팅 |
plottrainstate | 훈련 상태 값 플로팅 |
plotv | (제거될 예정임) 벡터를 원점에서 시작하는 선으로 플로팅 |
plotvec | 서로 다른 색으로 벡터 플로팅 |
plotwb | Plot Hinton diagram of weight and bias values |
plotWeights | 오토인코더의 인코더에 대한 가중치 시각화 결과 플로팅 |
pnormc | 행렬의 열 의사정규화 |
pointnetplusLayers | Create PointNet++ segmentation network (R2021b 이후) |
pointPillarsObjectDetector | PointPillars object detector (R2021b 이후) |
positionEmbeddingLayer | Position embedding layer (R2023b 이후) |
poslin | 양의 선형 전달 함수 |
precisionMetric | Deep learning precision metric (R2023b 이후) |
predict | 훈련된 딥러닝 신경망을 사용하여 응답 변수 예측 |
predict | Compute deep learning network output for inference (R2019b 이후) |
predict | Compute deep learning network output for inference by using a TensorFlow Lite model (R2022a 이후) |
predict | 훈련된 오토인코더를 사용하여 입력값 재생성 |
predictAndUpdateState | 훈련된 순환 신경망을 사용하여 응답 변수 예측 및 신경망 상태 업데이트 |
preparets | 신경망 시뮬레이션 또는 훈련을 위해 입력 시계열 및 목표 시계열 데이터 준비 |
processpca | Process columns of matrix with principal component analysis |
ProjectedLayer | Compressed neural network layer via projection (R2023b 이후) |
prune | Delete neural inputs, layers, and outputs with sizes of zero |
prunedata | Prune data for consistency with pruned network |
purelin | 선형 전달 함수 |
Q
quant | 수량의 배수로 값 이산화 |
quantizationDetails | Display quantization details for a neural network (R2022a 이후) |
quantize | Quantize deep neural network (R2022a 이후) |
R
radbas | 방사형 기저 전달 함수 |
radbasn | Normalized radial basis transfer function |
randnc | Normalized column weight initialization function |
randnr | Normalized row weight initialization function |
randomPatchExtractionDatastore | Datastore for extracting random 2-D or 3-D random patches from images or pixel label images |
rands | 대칭 확률 가중치/편향 초기화 함수 |
randsmall | Small random weight/bias initialization function |
randtop | Random layer topology function |
rcnnObjectDetector | Detect objects using R-CNN deep learning detector |
read | Read data from augmentedImageDatastore |
readByIndex | Read data specified by index from
augmentedImageDatastore |
readWordEmbedding | 파일에서 단어 임베딩 읽어오기 |
recallMetric | Deep learning recall metric (R2023b 이후) |
recordMetrics | Record metric values in experiment results table and training plot (R2021a 이후) |
recordMetrics | Record metric values for custom training loops (R2022b 이후) |
regression | (권장되지 않음) 목표값에 대해 얕은 신경망 출력값의 선형 회귀 수행 |
regressionLayer | 회귀 출력 계층 |
RegressionOutputLayer | 회귀 출력 계층 |
relu | ReLU(Rectified Linear Unit) 활성화 적용 (R2019b 이후) |
reluLayer | ReLU(Rectified Linear Unit) 계층 |
removeconstantrows | Process matrices by removing rows with constant values |
removedelay | Remove delay to neural network’s response |
removeLayers | 계층 그래프 또는 신경망에서 계층 제거 |
removeParameter | Remove parameter from ONNXParameters object (R2020b 이후) |
removerows | 지정된 인덱스로 행을 제거하여 행렬 처리 |
replaceLayer | Replace layer in layer graph or network |
reset | Reset minibatchqueue to start of data (R2020b 이후) |
resetState | 신경망의 상태 파라미터 재설정 |
resize | Resize data by adding or removing elements (R2023b 이후) |
resnet101 | ResNet-101 컨벌루션 신경망 |
resnet18 | ResNet-18 컨벌루션 신경망 |
resnet3dLayers | Create 3-D residual network (R2021b 이후) |
resnet50 | ResNet-50 컨벌루션 신경망 |
resnetLayers | Create 2-D residual network (R2021b 이후) |
revert | Change network weights and biases to previous initialization values |
risetime | Rise time of positive-going bilevel waveform transitions |
rmseMetric | Deep learning root mean squared error metric (R2023b 이후) |
rmspropupdate | Update parameters using root mean squared propagation (RMSProp) (R2019b 이후) |
roc | 수신자 조작 특성 |
rocmetrics | Receiver operating characteristic (ROC) curve and performance metrics for binary and multiclass classifiers (R2022b 이후) |
S
sae | 절대 오차 성능 함수 합계 |
satlin | 포화 선형 전달 함수 |
satlins | 대칭 포화 선형 전달 함수 |
scalprod | 스칼라 곱 가중치 함수 |
segmentCells2D | Segment 2-D image using Cellpose (R2023b 이후) |
segmentCells3D | Segment 3-D image volume using Cellpose (R2023b 이후) |
segnetLayers | Create SegNet layers for semantic segmentation |
selfAttentionLayer | Self-attention layer (R2023a 이후) |
selforgmap | 자기 조직화 맵 |
separateSpeakers | Separate signal by speakers (R2023b 이후) |
separatewb | 가중/편향 벡터에서 편향 및 가중치 값 분리 |
seq2con | Convert sequential vectors to concurrent vectors |
sequenceFoldingLayer | 시퀀스 접기 계층 (R2019a 이후) |
sequenceInputLayer | 시퀀스 입력 계층 |
sequenceUnfoldingLayer | Sequence unfolding layer (R2019a 이후) |
SeriesNetwork | 딥러닝을 위한 시리즈 신경망 |
setelements | 신경망 데이터 요소 설정 |
setL2Factor | 계층의 학습 가능한 파라미터에 대한 L2 정규화 인자 설정 |
setLearnRateFactor | 계층의 학습 가능한 파라미터에 대한 학습률 인자 설정 |
setsamples | 신경망 데이터 샘플 설정 |
setsignals | 신경망 데이터 신호 설정 |
setsiminit | Set neural network Simulink block initial conditions |
settimesteps | 신경망 데이터 시간 스텝 설정 |
setwb | 모든 신경망 가중치와 편향 값을 단일 벡터로 설정 |
sgdmupdate | Update parameters using stochastic gradient descent with momentum (SGDM) (R2019b 이후) |
show | Show training information plot (R2023b 이후) |
shuffle | Shuffle data in augmentedImageDatastore |
shuffle | Shuffle data in minibatchqueue (R2020b 이후) |
shufflenet | 사전 훈련된 ShuffleNet 컨벌루션 신경망 (R2019a 이후) |
sigmoid | 시그모이드 활성화 적용 (R2019b 이후) |
sigmoidLayer | 시그모이드 계층 (R2020b 이후) |
signalDatastore | Datastore for collection of signals (R2020a 이후) |
signalFrequencyFeatureExtractor | Streamline signal frequency feature extraction (R2021b 이후) |
signalLabelDefinition | Create signal label definition |
signalMask | Modify and convert signal masks and extract signal regions of interest (R2020b 이후) |
signalTimeFeatureExtractor | Streamline signal time feature extraction (R2021a 이후) |
sigrangebinmask | Label signal samples with values within a specified range (R2023a 이후) |
sim | 신경망 시뮬레이션 |
sim2nndata | Convert Simulink time series to neural network data |
sinusoidalPositionEncodingLayer | Sinusoidal position encoding layer (R2023b 이후) |
softmax | 채널 차원에 소프트맥스 활성화 적용 (R2019b 이후) |
softmax | 소프트맥스 전달 함수 |
softmaxLayer | 소프트맥스 계층 |
solov2 | Segment objects using SOLOv2 instance segmentation network (R2023b 이후) |
sortClasses | Sort classes of confusion matrix chart |
splitlabels | Find indices to split labels according to specified proportions (R2021a 이후) |
squeezenet | SqueezeNet 컨벌루션 신경망 |
squeezesegv2Layers | Create SqueezeSegV2 segmentation network for organized lidar point cloud (R2020b 이후) |
srchbac | 1-D minimization using backtracking |
srchbre | 1-D interval location using Brent’s method |
srchcha | 1-D minimization using Charalambous' method |
srchgol | 1-D minimization using golden section search |
srchhyb | 1-D minimization using a hybrid bisection-cubic search |
ssdObjectDetector | Detect objects using SSD deep learning detector (R2020a 이후) |
sse | 오차 제곱합 성능 함수 |
stack | 여러 오토인코더의 인코더들을 한꺼번에 누적 |
staticderiv | Static derivative function |
stft | 단시간 푸리에 변환 (R2019a 이후) |
stftLayer | Short-time Fourier transform layer (R2021b 이후) |
stftmag2sig | Signal reconstruction from STFT magnitude (R2020b 이후) |
stripdims | Remove dlarray data format (R2019b 이후) |
sumabs | 행렬 요소의 절댓값 합 |
summary | 신경망 요약 출력 (R2022b 이후) |
sumsqr | 행렬 요소의 제곱합 |
swishLayer | Swish layer (R2021a 이후) |
T
tanhLayer | 쌍곡탄젠트(tanh) 계층 (R2019a 이후) |
tansig | 쌍곡탄젠트 시그모이드 전달 함수 |
tapdelay | Shift neural network time series data for tap delay |
taylorPrunableNetwork | Network that can be pruned by using first-order Taylor approximation (R2022a 이후) |
TFLiteModel | TensorFlow Lite model (R2022a 이후) |
timedelaynet | 시간 지연 신경망 |
tonndata | 데이터를 표준 신경망 셀형 배열 형식으로 변환 |
train | 얕은 신경망 훈련 |
trainAutoencoder | 오토인코더 훈련 |
trainb | Batch training with weight and bias learning rules |
trainbfg | BFGS 준뉴턴 역전파 |
trainbr | 베이즈 정규화 역전파 |
trainbu | Batch unsupervised weight/bias training |
trainc | Cyclical order weight/bias training |
traincgb | Conjugate gradient backpropagation with Powell-Beale restarts |
traincgf | Conjugate gradient backpropagation with Fletcher-Reeves updates |
traincgp | Conjugate gradient backpropagation with Polak-Ribiére updates |
traingd | 경사하강법 역전파 |
traingda | 적응적 학습률 역전파를 사용한 경사하강법 |
traingdm | 모멘텀 역전파를 사용한 경사하강법 |
traingdx | 모멘텀을 사용한 경사하강법과 적응적 학습률 역전파 |
TrainingInfo | Neural network training information (R2023b 이후) |
trainingOptions | 딥러닝 신경망 훈련 옵션 |
TrainingOptionsADAM | Adam 최적화 함수의 훈련 옵션 |
TrainingOptionsLBFGS | Training options for limited-memory BFGS (L-BFGS) optimizer (R2023b 이후) |
TrainingOptionsRMSProp | RMSProp 최적화 함수의 훈련 옵션 |
TrainingOptionsSGDM | 모멘텀을 사용한 확률적 경사하강법의 훈련 옵션 |
trainingProgressMonitor | Monitor and plot training progress for deep learning custom training loops (R2022b 이후) |
trainlm | Levenberg-Marquardt 역전파 |
trainnet | Train deep learning neural network (R2023b 이후) |
trainNetwork | 신경망 훈련 |
trainoss | One-step secant backpropagation |
trainPointPillarsObjectDetector | Train PointPillars object detector (R2021b 이후) |
trainr | Random order incremental training with learning functions |
trainrp | 탄력적 역전파 |
trainru | Unsupervised random order weight/bias training |
trains | Sequential order incremental training with learning functions |
trainscg | 스케일링된 켤레 기울기 역전파 |
trainSoftmaxLayer | 분류를 위해 소프트맥스 계층 훈련 |
trainWordEmbedding | Train word embedding |
transform | 데이터저장소 변환 (R2019a 이후) |
TransformedDatastore | 기본 데이터저장소를 변환하는 데이터저장소 (R2019a 이후) |
transposedConv1dLayer | Transposed 1-D convolution layer (R2022a 이후) |
transposedConv2dLayer | Transposed 2-D convolution layer |
transposedConv3dLayer | Transposed 3-D convolution layer (R2019a 이후) |
TransposedConvolution1DLayer | Transposed 1-D convolution layer (R2022a 이후) |
TransposedConvolution2DLayer | Transposed 2-D convolution layer |
TransposedConvolution3dLayer | Transposed 3-D convolution layer (R2019a 이후) |
tribas | 삼각 기저 전달 함수 |
trimdata | Trim data by removing elements (R2023b 이후) |
tritop | Triangle layer topology function |
U
unconfigure | Unconfigure network inputs and outputs |
unet3dLayers | Create 3-D U-Net layers for semantic segmentation of volumetric images (R2019b 이후) |
unetLayers | Create U-Net layers for semantic segmentation |
unfreezeParameters | Convert nonlearnable network parameters in ONNXParameters to
learnable (R2020b 이후) |
unpackProjectedLayers | Unpack projected layers of neural network (R2023b 이후) |
updateInfo | Update information columns in experiment results table (R2021a 이후) |
updateInfo | Update information values for custom training loops (R2022b 이후) |
updatePrunables | Remove filters from prunable layers based on importance scores (R2022a 이후) |
updateScore | Compute and accumulate Taylor-based importance scores for pruning (R2022a 이후) |
V
vadnet | Voice activity detection (VAD) neural network (R2023a 이후) |
validate | Quantize and validate a deep neural network (R2020a 이후) |
vec2ind | 벡터를 인덱스로 변환 |
vec2word | 임베딩 벡터를 단어에 매핑 |
verifyNetworkRobustness | Verify adversarial robustness of deep learning network (R2022b 이후) |
vgg16 | VGG-16 컨벌루션 신경망 |
vgg19 | VGG-19 컨벌루션 신경망 |
vggish | VGGish neural network (R2020b 이후) |
vggishEmbeddings | Extract VGGish feature embeddings (R2022a 이후) |
view | 얕은 신경망 보기 |
view | 오토인코더 보기 |
visionTransformer | Pretrained vision transformer (ViT) neural network (R2023b 이후) |
W
waveletScattering | Wavelet time scattering |
word2ind | 단어를 인코딩 인덱스에 매핑하기 |
word2vec | 단어를 임베딩 벡터에 매핑하기 |
wordEmbedding | 단어를 벡터로 매핑하는 단어 임베딩 모델 |
wordEmbeddingLayer | 딥러닝 신경망을 위한 단어 임베딩 계층 |
wordEncoding | 단어를 인덱스로 매핑하는 단어 인코딩 모델 |
writeWordEmbedding | 단어 임베딩 파일 쓰기 |
X
xception | Xception 컨벌루션 신경망 (R2019a 이후) |
Y
yamnet | YAMNet neural network (R2020b 이후) |
yolov2ObjectDetector | Detect objects using YOLO v2 object detector (R2019a 이후) |
yolov3ObjectDetector | Detect objects using YOLO v3 object detector (R2021a 이후) |
yolov4ObjectDetector | Detect objects using YOLO v4 object detector (R2022a 이후) |
yoloxObjectDetector | Detect objects using YOLOX object detector (R2023b 이후) |