Crear redes neuronales profundas
Cree redes desde cero usando código de MATLAB® o de forma interactiva con la app Deep Network Designer. Utilice capas integradas para crear redes para tareas tales como la clasificación y la regresión. Para ver una lista de capas integradas, consulte Lista de capas de deep learning. A continuación, puede analizar la red para entender la arquitectura de la red y comprobar si hay problemas antes del entrenamiento.
Si las capas integradas no proporcionan la capa que necesita para la tarea, puede definir su propia capa de deep learning personalizada para su problema. Puede especificar una función de pérdida personalizada usando capas de salida personalizadas y definir capas personalizadas con parámetros que se puedan aprender o sin ellos. Después de definir una capa personalizada, puede comprobar que es válida y compatible con la GPU, y que devuelve como salida gradientes correctamente definidos.
En el caso de las redes que no se pueden crear mediante gráficas de capa, puede definir una red personalizada como una función. Para obtener un ejemplo sobre cómo entrenar un modelo de deep learning definido como una función, consulte Train Network Using Model Function.
Apps
Deep Network Designer | Diseñar, visualizar y entrenar redes de deep learning |
Funciones
Temas
Capas integradas
- Redes neuronales de memoria de corto-largo plazo
Obtenga información sobre redes neuronales de memoria de corto-largo plazo (LSTM). - Crear una red neuronal de deep learning sencilla para clasificación
Este ejemplo muestra cómo crear y entrenar una red neuronal convolucional sencilla para la clasificación mediante deep learning. - Lista de capas de deep learning
Descubra todas las capas de deep learning de MATLAB. - Specify Layers of Convolutional Neural Network
Learn about the layers of a convolutional neural network (ConvNet), and the order they appear in a ConvNet. - Build Networks with Deep Network Designer
Interactively build and edit deep learning networks in Deep Network Designer. - Example Deep Learning Networks Architectures
This example shows how to define simple deep learning neural networks for classification and regression tasks. - Generate MATLAB Code from Deep Network Designer
Generate MATLAB code to recreate designing and training a network in Deep Network Designer.
Capas personalizadas
- Define Custom Deep Learning Layers
Learn how to define custom deep learning layers. - Define Custom Deep Learning Intermediate Layers
Learn how to define custom deep learning intermediate layers. - Define Custom Deep Learning Output Layers
Learn how to define custom deep learning output layers. - Import Custom Layer into Deep Network Designer
This example shows how to import a custom classification output layer with the sum of squares error (SSE) loss and add it to a pretrained network in Deep Network Designer. - Deep Learning Network Composition
Define custom layers containing layer graphs. - Define Nested Deep Learning Layer
This example shows how to define a nested deep learning layer. - Check Custom Layer Validity
Learn how to check the validity of custom deep learning layers. - View Autogenerated Custom Layers Using Deep Network Designer
This example shows how to import a pretrained TensorFlow™ network and view the autogenerated layers in Deep Network Designer.