Документация

imageInputLayer

Deep Learning Toolbox

Изображение ввело входные параметры слоя 2D изображения к сети, и применяет нормализацию данных.

Генерация кода не поддерживает 'Normalization' заданное использование указателя на функцию.

sequenceInputLayer

Deep Learning Toolbox

Последовательность ввела входные данные о последовательности слоя к сети.

Для генерации кода только поддерживаются векторные входные типы. 2D и 3-D вход последовательности изображений не поддержан.

Генерация кода не поддерживает 'Normalization' заданное использование указателя на функцию.

convolution2dLayer

Deep Learning Toolbox

2D сверточный слой применяет скользящие сверточные фильтры к входу.

groupedConvolution2dLayer

Deep Learning Toolbox

2D сгруппированный сверточный слой разделяет входные каналы на группы и применяет скользящие сверточные фильтры. Используйте сгруппированные сверточные слои в отделимом мудром каналом (также известный мудрыми глубиной отделимый) свертка.

Генерация кода для графического процессора ARM Mali не поддержана для 2D сгруппированного слоя свертки, который имеет NumGroups набор свойств как 'channel-wise' или значение, больше, чем два.

transposedConv2dLayer

Deep Learning Toolbox

Транспонированный 2D слой свертки сверхдискретизировал карты функции.

fullyConnectedLayer

Deep Learning Toolbox

Полносвязный слой умножает вход на матрицу веса и затем добавляет вектор смещения.

sequenceInputLayer

Deep Learning Toolbox

Последовательность ввела входные данные о последовательности слоя к сети.

Для генерации кода только поддерживаются векторные входные типы. 2D и 3-D вход последовательности изображений не поддержан.

Генерация кода не поддерживает 'Normalization' заданное использование указателя на функцию.

lstmLayer

Deep Learning Toolbox

Слой LSTM изучает долгосрочные зависимости между временными шагами в данных о последовательности и временных рядах.

Для генерации кода, StateActivationFunction свойство должно быть установлено в 'tanh'.

Для генерации кода, GateActivationFunction свойство должно быть установлено в 'sigmoid'.

bilstmLayer

Deep Learning Toolbox

Двунаправленный слой LSTM (BiLSTM) изучает двунаправленные долгосрочные зависимости между временными шагами данных о последовательности или временных рядов. Эти зависимости могут быть полезными, когда это необходимо, сеть, чтобы извлечь уроки из полных временных рядов на каждом временном шаге.

Для генерации кода, StateActivationFunction свойство должно быть установлено в 'tanh'.

Для генерации кода, GateActivationFunction свойство должно быть установлено в 'sigmoid'.

flattenLayer

Deep Learning Toolbox

Сглаживать слой сворачивает пространственные размерности входа в размерность канала.

wordEmbeddingLayer

Text Analytics Toolbox™

Слой встраивания слова сопоставляет словари с векторами.

reluLayer

Deep Learning Toolbox

Слой ReLU выполняет пороговую операцию к каждому элементу входа, где любое значение меньше, чем нуль обнуляется.

leakyReluLayer

Deep Learning Toolbox

Текучий слой ReLU выполняет пороговую операцию, где любое входное значение меньше, чем нуль умножается на фиксированный скаляр.

clippedReluLayer

Deep Learning Toolbox

Отсеченный слой ReLU выполняет пороговую операцию, где любое входное значение, меньше, чем нуль обнуляются и любое значение выше потолка усечения, установлено в тот потолок усечения.

eluLayer

Deep Learning Toolbox

Слой активации ELU выполняет единичную операцию на положительных входных параметрах и экспоненциальную нелинейность на отрицательных входных параметрах.

tanhLayer

Deep Learning Toolbox

Гиперболическая касательная (tanh) слой активации применяет функцию tanh на входные параметры слоя.

batchNormalizationLayer

Deep Learning Toolbox

Слой нормализации партии. нормирует каждый входной канал через мини-пакет.

crossChannelNormalizationLayer

Deep Learning Toolbox

Мудрый каналом локальный ответ (межканальный) слой нормализации выполняет мудрую каналом нормализацию.

dropoutLayer

Deep Learning Toolbox

Слой уволенного случайным образом обнуляет входные элементы с данной вероятностью.

crop2dLayer

Deep Learning Toolbox

2D слой обрезки применяет 2D обрезку к входу.

averagePooling2dLayer

Deep Learning Toolbox

Средний слой объединения выполняет субдискретизацию путем деления входа на прямоугольные области объединения и вычисление средних значений каждой области.

globalAveragePooling2dLayer

Deep Learning Toolbox

Глобальный средний слой объединения выполняет субдискретизацию путем вычисления среднего значения размерностей высоты и ширины входа.

maxPooling2dLayer

Deep Learning Toolbox

Макс. слой объединения выполняет субдискретизацию путем деления входа на прямоугольные области объединения и вычисления максимума каждой области.

globalMaxPooling2dLayer

Deep Learning Toolbox

Глобальная переменная макс. объединение слоя выполняет субдискретизацию путем вычисления максимума размерностей высоты и ширины входа.

maxUnpooling2dLayer

Deep Learning Toolbox

Макс. слой необъединения не объединяет выход макс. слоя объединения.

additionLayer

Deep Learning Toolbox

Слой сложения добавляет входные параметры из нескольких поэлементных слоев нейронной сети.

depthConcatenationLayer

Deep Learning Toolbox

Слой конкатенации глубины берет входные параметры, которые имеют ту же высоту и ширину, и конкатенирует их по третьему измерению (размерность канала).

concatenationLayer

Deep Learning Toolbox

Слой конкатенации берет входные параметры и конкатенирует их в заданном измерении.

anchorBoxLayer

Computer Vision Toolbox™

Слой поля привязки хранит поля привязки для карты функции, используемой в сетях обнаружения объектов.

ssdMergeLayer

Computer Vision Toolbox

Слой слияния SSD объединяет выходные параметры карт функции для последующей регрессии и расчета классификации потерь.

YOLOv2OutputLayer

Computer Vision Toolbox

Создайте выходной слой для сети обнаружения объектов YOLO v2.

YOLOv2ReorgLayer

Computer Vision Toolbox

Создайте слой перестройки для сети обнаружения объектов YOLO v2.

YOLOv2TransformLayer

Computer Vision Toolbox

Создайте преобразовывают слой для сети обнаружения объектов YOLO v2.

softmaxLayer

Deep Learning Toolbox

softmax слой применяет функцию softmax к входу.

classificationLayer

Deep Learning Toolbox

Слой классификации вычисляет потерю перекрестной энтропии для многоклассовых задач классификации со взаимоисключающими классами.

regressionLayer

Deep Learning Toolbox

Слой регрессии вычисляет половину потери среднеквадратической ошибки для проблем регрессии.

pixelClassificationLayer

Computer Vision Toolbox

Слой классификации пикселей обеспечивает категориальную метку для каждого пикселя изображения или вокселя.

dicePixelClassificationLayer

Computer Vision Toolbox

Слой классификации пикселей Dice обеспечивает категориальную метку для каждого пикселя изображения, или воксель с помощью обобщил Dice Loss.

Output Layer

Deep Learning Toolbox

Все выходные слои включая пользовательскую классификацию или регрессию выводят слои, созданные при помощи nnet.layer.ClassificationLayer или nnet.layer.RegressionLayer.

Для примера, показывающего, как задать пользовательскую классификацию выходной слой и задать функцию потерь, смотрите, Задают Пользовательскую Классификацию Выходной Слой (Deep Learning Toolbox).

Для примера, показывающего, как задать пользовательскую регрессию выходной слой и задать функцию потерь, смотрите, Задают Пользовательскую Регрессию Выходной Слой (Deep Learning Toolbox).

nnet.keras.layer.FlattenCStyleLayer

Deep Learning Toolbox

Сгладьте активации в 1D C-стиль принятия (упорядоченный по строкам) порядок.

nnet.keras.layer.GlobalAveragePooling2dLayer

Deep Learning Toolbox

Глобальный средний слой объединения для пространственных данных.

nnet.keras.layer.SigmoidLayer

Deep Learning Toolbox

Сигмоидальный слой активации.

nnet.keras.layer.TanhLayer

Deep Learning Toolbox

Гиперболический слой активации касательной.

nnet.keras.layer.ZeroPadding2dLayer

Deep Learning Toolbox

Нулевой дополнительный слой для 2D входа.

nnet.onnx.layer.ElementwiseAffineLayer

Deep Learning Toolbox

Слой, который выполняет поэлементное масштабирование входа, сопровождаемого сложением.

nnet.onnx.layer.FlattenLayer

Deep Learning Toolbox

Сглаживает пространственные размерности входного тензора к размерностям канала.

nnet.onnx.layer.IdentityLayer

Deep Learning Toolbox

Слой, который реализует единичный оператор ONNX.