Deep Learning Toolbox 시작하기

튜토리얼

앱 워크플로

• 심층 신경망 디자이너 시작하기
  이 예제에서는 심층 신경망 디자이너를 사용하여 딥러닝 시퀀스 분류용으로 간단한 순환 신경망을 만드는 방법을 보여줍니다.
• Get Started with Time Series Forecasting
  This example shows how to create a simple long short-term memory (LSTM) network to forecast time series data using the Deep Network Designer app.
• 전이 학습 시작하기
  이 예제에서는 심층 신경망 디자이너를 사용하여 전이 학습을 위한 신경망을 준비하는 방법을 보여줍니다.
• 영상 분류 시작하기
  이 예제에서는 심층 신경망 디자이너 앱을 사용하여 딥러닝 분류를 수행하는 간단한 컨벌루션 신경망을 만드는 방법을 보여줍니다.

명령줄 워크플로

• MATLAB 코드 10줄로 시작해 보는 딥러닝
  사전 훈련된 SqueezeNet 신경망으로 라이브 웹캠의 사물을 식별하기 위해 딥러닝을 사용하는 방법을 알아봅니다.
• 사전 훈련된 신경망을 사용하여 영상 분류하기
  이 예제에서는 사전 훈련된 심층 컨벌루션 신경망 GoogLeNet을 사용하여 영상을 분류하는 방법을 보여줍니다.
• 간단한 영상 분류 신경망 만들기
  이 예제에서는 딥러닝 분류를 수행하는 간단한 컨벌루션 신경망을 만들고 훈련시키는 방법을 보여줍니다.

추천 예제

딥러닝을 사용하여 웹캠 영상 분류하기

이 예제에서는 사전 훈련된 심층 컨벌루션 신경망 GoogLeNet을 사용하여 웹캠의 영상을 실시간으로 분류하는 방법을 보여줍니다.

스크립트 열기

Retrain Neural Network to Classify New Images

Retrain a pretrained SqueezeNet neural network to perform classification on a new collection of images.

라이브 스크립트 열기

딥러닝을 사용한 시계열 전망

이 예제에서는 장단기 기억(LSTM) 신경망을 사용하여 시계열 데이터를 전망하는 방법을 보여줍니다.

라이브 스크립트 열기

대화형 학습

Deep Learning Onramp
실용적인 딥러닝 방법에 대한 대화식 소개를 제공하는 무료 딥러닝 튜토리얼입니다(2시간). MATLAB^®에서 영상 인식을 위해 딥러닝 기법을 사용하는 방법을 배우게 됩니다.

비디오

전이 학습을 위해 대화형 방식으로 딥러닝 신경망 수정하기
심층 신경망 디자이너는 심층 신경망을 만들거나 수정할 수 있는 포인트-앤-클릭 툴입니다. 이 비디오는 전이 학습 워크플로에서 이 앱을 사용하는 방법을 보여줍니다. 가져온 신경망의 마지막 몇 개의 계층을 명령줄을 사용하지 않고 툴을 사용하여 간편하게 수정하는 방법을 보여줍니다. 신경망 분석기를 사용하여, 수정된 아키텍처의 연결 오류와 속성 할당을 확인할 수 있습니다.

MATLAB을 사용한 딥러닝: MATLAB 코드 11줄로 시작해 보는 딥러닝
MATLAB과 간단한 웹캠 및 심층 신경망을 사용하여 주변의 사물을 식별하는 방법을 알아봅니다.

MATLAB을 사용한 딥러닝: MATLAB 코드 10줄로 시작해 보는 전이 학습
전문가들이 만든 딥러닝 신경망을 사용자의 고유한 데이터나 작업을 위해 MATLAB에서 전이 학습을 사용하여 다시 훈련시키는 방법을 알아봅니다.