matlab 딥러닝 예제

CNN의 각 레이어는 입력 이미지에 대한 응답 또는 활성화를 생성합니다. 그러나 CNN 내에는 이미지 피처 추출에 적합한 레이어가 몇 개밖에 없습니다. 네트워크 시작 부분에 있는 레이어는 가장자리 및 Blob과 같은 기본 이미지 기능을 캡처합니다. 이를 확인하려면 첫 번째 컨볼루션 레이어에서 네트워크 필터 가중치를 시각화합니다. 이렇게 하면 CNN에서 추출한 기능이 이미지 인식 작업에 매우 잘 작동하는 이유에 대한 직관을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 딥 러닝 툴박스™ deepDreamImage를 사용하여 더 깊은 레이어 가중치에서 피처를 시각화할 수 있습니다. MATLAB, Simulink 및… 이 예제를 확장하고 클래스의 확률 점수를 표시하는 방법을 알아보려면 딥 러닝을 사용하여 웹캠 이미지 분류를 참조하십시오. 인기를 얻고있다 몇 가지 사전 훈련 된 네트워크가 있습니다. 이들 중 대부분은 1,000개의 개체 범주와 120만 개의 학습 이미지가 있는 ImageNet 데이터 집합에서 학습되었습니다[1].

“ResNet-50″은 이러한 모델 중 하나이며 신경망 도구 상자의 resnet50 함수를 사용하여 로드할 수 ™. resnet50을 사용 하려면 먼저 ResNet-50 네트워크에 대 한 모델™ 딥 러닝 도구 상자를 설치 해야 합니다. 딥 러닝 Onramp 이 무료 2시간 딥 러닝 튜토리얼은 실용적인 딥 러닝 방법에 대한 대화형 소개를 제공합니다. 이미지 인식을 위해 MATLAB에서 딥 러닝 기술을 사용하는 방법을 배웁니다. 딥 러닝 툴박스™ 알고리즘, 미리 학습된 모델 및 앱을 사용하여 심층 신경망을 설계하고 구현하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 컨볼루션 신경망(ConvNets, CNN) 및 LSTM(장기 메모리) 네트워크를 사용하여 이미지, 시간계 열등 및 텍스트 데이터에 대한 분류 및 회귀를 수행할 수 있습니다. 앱과 플롯을 사용하면 활성화를 시각화하고 네트워크 아키텍처를 편집하며 교육 진행 상황을 모니터링할 수 있습니다. ImageNet에서 학습된 다른 인기 있는 네트워크로는 알렉스넷, GoogLeNet, VGG-16 및 VGG-19 [3]이 있으며, 딥 러닝 툴박스에서 알렉스넷, 구글넷, vgg16 및 vgg19를 사용하여 로드할 수 있습니다™. 이미지 분석을 위해 CNN을 사용하는 것을 지원하는 제품에는 MATLAB, 컴퓨터 비전 시스템 도구 상자, 통계 및 기계 학습 도구 상자 및 딥 러닝 도구 상자가 포함됩니다. 딥 러닝 딥 네트워크 디자이너를 전송하기 위한 딥 러닝 네트워크를 대화식으로 수정하는 것은 심층 신경망을 만들거나 수정하기 위한 포인트 앤 클릭 도구입니다. 이 비디오에서는 전송 학습 워크플로에서 앱을 사용하는 방법을 보여 주며, 이 비디오에서는 앱을 사용하는 방법을 보여 주며, 이 비디오에서는 이 앱을 사용하는 방법을 보여 주시고 있습니다. 명령줄의 레이어를 수정하는 것이 아니라 가져온 네트워크의 마지막 몇 도면층을 수정하는 도구를 사용할 수 있는 용이성을 보여 줍니다.

네트워크 분석기를 사용하여 수정된 아키텍처에서 연결 및 속성 할당의 오류를 확인할 수 있습니다. 딥 러닝 툴박스를 사용하면 미리 훈련된 CNN 모델(예: GoogLeNet, AlexNet, vgg16, vgg19) 및 카페 및 텐서플로우-케라스의 모델로 전송 학습을 수행할 수 있습니다. 컨볼루션 레이어가 많은 네트워크의 예입니다. 필터는 서로 다른 해상도로 각 학습 이미지에 적용되며, 각 컨브리티드 이미지의 출력은 다음 레이어에 대한 입력으로 사용됩니다. 교육 진행률 플롯은 미니 배치 손실 및 정확도와 유효성 검사 손실 및 정확도를 보여줍니다. 교육 진행 률 플롯에 대한 자세한 내용은 딥 러닝 교육 진행 상황 모니터를 참조하십시오. 손실은 교차 엔트로피 손실입니다. 정확도는 네트워크가 올바르게 분류하는 이미지의 백분율입니다.

전화 번호 앞에 국가 코드를 포함합니다.

Posted in Uncategorized