SeriesNetwork
(No recomendado) Red en serie de deep learning
Los objetos SeriesNetwork
no están recomendados. En su lugar, use los objetos dlnetwork
. Para obtener más información, consulte Historial de versiones.
Descripción
Una red en serie es una red neuronal de deep learning con capas dispuestas una detrás de otra. Tiene una única capa de entrada y una sola capa de salida.
Creación
Hay varias formas de crear un objeto SeriesNetwork
:
Cargue una red preentrenada usando, por ejemplo,
alexnet
,darknet19
,vgg16
ovgg19
.Entrene o ajuste una red usando
trainNetwork
. Para ver un ejemplo, consulte Entrenar la red para clasificar imágenes.Cree una red de deep learning a partir de capas preentrenadas usando la función
assembleNetwork
.
Nota
Para obtener información sobre otras redes preentrenadas, como googlenet
y resnet50
, consulte Redes neuronales profundas preentrenadas.
Propiedades
Funciones del objeto
activations | (No recomendado) Calcular las activaciones de las capas de una red de deep learning |
classify | (No recomendado) Clasificar datos con una red neuronal de deep learning entrenada |
predict | (No recomendado) Predecir respuestas usando una red neuronal de deep learning entrenada |
predictAndUpdateState | (Not recommended) Predict responses using a trained recurrent neural network and update the network state |
classifyAndUpdateState | (Not recommended) Classify data using a trained recurrent neural network and update the network state |
resetState | Reset state parameters of neural network |
plot | Representar una arquitectura de red neuronal |
Ejemplos
Capacidades ampliadas
Historial de versiones
Introducido en R2016aConsulte también
dlnetwork
| imagePretrainedNetwork
| trainingOptions
| trainnet
| minibatchpredict
| scores2label
| dag2dlnetwork
| predict
| analyzeNetwork
| plot