Exponenta Banner

lstmLayer

Слой Long short-term memory (LSTM)

расширьте все на странице

Описание

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

Слой выполняет аддитивные взаимодействия, которые могут помочь улучшить поток градиента по длинным последовательностям во время обучения.

Создание

Синтаксис

layer = lstmLayer(numHiddenUnits)
layer = lstmLayer(numHiddenUnits,Name,Value)

Описание

пример

layer = lstmLayer(numHiddenUnits) создает слой LSTM и устанавливает NumHiddenUnits свойство.

пример

layer = lstmLayer(numHiddenUnits,Name,Value) устанавливает дополнительный OutputMode, Активации, состояние, параметры и инициализация, изучают уровень и регуляризацию и Name свойства с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение". Можно задать несколько аргументов пары "имя-значение". Заключите каждое имя свойства в кавычки.

Свойства

развернуть все

LSTM

Количество скрытых модулей (также известный как скрытый размер) в виде положительного целого числа.

Количество скрытых модулей соответствует объему информации, который помнят между временными шагами (скрытое состояние). Скрытое состояние может содержать информацию от всех предыдущих временных шагов, независимо от длины последовательности. Если количество скрытых модулей является слишком большим, то слой может сверхсоответствовать к обучающим данным. Это значение может варьироваться от нескольких дюжин до нескольких тысяч.

Скрытое состояние не ограничивает количество временных шагов, которые обрабатываются в итерации. Чтобы разделить ваши последовательности в меньшие последовательности для обучения, используйте 'SequenceLength' опция в trainingOptions.

Пример: 200

Формат выхода в виде одного из следующего:

  • 'sequence' – Выведите полную последовательность.

  • 'last' – Выведите последний временной шаг последовательности.

Введите размер в виде положительного целого числа или 'auto'. Если InputSize 'auto', затем программное обеспечение автоматически присваивает входной размер в учебное время.

Пример: 100

Активации

Функция активации, чтобы обновить ячейку и скрытое состояние в виде одного из следующего:

  • 'tanh' – Используйте гиперболическую функцию тангенса (tanh).

  • 'softsign' – Используйте функцию softsign softsign(x)=x1+|x|.

Слой использует эту опцию в качестве функции σc в вычислениях, чтобы обновить ячейку и скрытое состояние. Для получения дополнительной информации о том, как функции активации используются в слое LSTM, видят Слой Long Short-Term Memory.

Функция активации, чтобы примениться к логическим элементам в виде одного из следующего:

  • 'sigmoid' – Используйте сигмоидальную функцию σ(x)=(1+e−x)−1.

  • 'hard-sigmoid' – Используйте трудную сигмоидальную функцию

    σ(x)={00.2x+0.51если x<−2.5если−2.5≤x≤2.5если x>2.5.

Слой использует эту опцию в качестве функции σg в вычислениях для логических элементов слоя.

Состояние

Начальное значение ячейки утверждает в виде NumHiddenUnits- 1 числовой вектор. Это значение соответствует состоянию ячейки на временном шаге 0.

После установки этого свойства, вызовов resetState функционируйте устанавливает состояние ячейки на это значение.

Начальное значение скрытого состояния в виде NumHiddenUnits- 1 числовой вектор. Это значение соответствует скрытому состоянию на временном шаге 0.

После установки этого свойства, вызовов resetState функционируйте устанавливает скрытое состояние на это значение.

Параметры и инициализация

Функция, чтобы инициализировать входные веса в виде одного из следующего:

  • 'glorot' – Инициализируйте входные веса инициализатором Glorot [4] (также известный как инициализатор Ксавьера). Инициализатор Glorot независимо выборки от равномерного распределения с нулевым средним значением и отклонением 2/(InputSize + numOut), где numOut = 4*NumHiddenUnits.

  • 'he' – Инициализируйте входные веса Им инициализатор [5]. Он выборки инициализатора от нормального распределения с нулевым средним значением и отклонением 2/InputSize.

  • 'orthogonal' – Инициализируйте входные веса Q, ортогональная матрица, данная разложением QR Z = Q R для случайного матричного Z, произведенного от модульного нормального распределения. [6]

  • 'narrow-normal' – Инициализируйте входные веса путем независимой выборки от нормального распределения с нулевым средним и стандартным отклонением 0.01.

  • 'zeros' – Инициализируйте входные веса нулями.

  • 'ones' – Инициализируйте входные веса единицами.

  • Указатель на функцию – Инициализирует входные веса пользовательской функцией. Если вы задаете указатель на функцию, то функция должна иметь форму weights = func(sz), где sz размер входных весов.

Слой только инициализирует входные веса когда InputWeights свойство пусто.

Типы данных: char | string | function_handle

Функция, чтобы инициализировать текущие веса в виде одного из следующего:

  • 'orthogonal' – Инициализируйте текущие веса Q, ортогональная матрица, данная разложением QR Z = Q R для случайного матричного Z, произведенного от модульного нормального распределения. [6]

  • 'glorot' – Инициализируйте текущие веса инициализатором Glorot [4] (также известный как инициализатор Ксавьера). Инициализатор Glorot независимо выборки от равномерного распределения с нулевым средним значением и отклонением 2/(numIn + numOut), где numIn = NumHiddenUnits и numOut = 4*NumHiddenUnits.

  • 'he' – Инициализируйте текущие веса Им инициализатор [5]. Он выборки инициализатора от нормального распределения с нулевым средним значением и отклонением 2/NumHiddenUnits.

  • 'narrow-normal' – Инициализируйте текущие веса путем независимой выборки от нормального распределения с нулевым средним и стандартным отклонением 0.01.

  • 'zeros' – Инициализируйте текущие веса нулями.

  • 'ones' – Инициализируйте текущие веса единицами.

  • Указатель на функцию – Инициализирует текущие веса пользовательской функцией. Если вы задаете указатель на функцию, то функция должна иметь форму weights = func(sz), где sz размер текущих весов.

Слой только инициализирует текущие веса когда RecurrentWeights свойство пусто.

Типы данных: char | string | function_handle

Функция, чтобы инициализировать смещение в виде одного из следующего:

  • 'unit-forget-gate' – Инициализируйте забыть смещение затвора единицами и остающиеся смещения с нулями.

  • 'narrow-normal' – Инициализируйте смещение путем независимой выборки от нормального распределения с нулевым средним и стандартным отклонением 0.01.

  • 'ones' – Инициализируйте смещение единицами.

  • Указатель на функцию – Инициализирует смещение пользовательской функцией. Если вы задаете указатель на функцию, то функция должна иметь форму bias = func(sz), где sz размер смещения.

Слой только инициализирует смещение когда Bias свойство пусто.

Типы данных: char | string | function_handle

Введите веса в виде матрицы.

Входная матрица веса является конкатенацией четырех входных матриц веса для компонентов (логические элементы) в слое LSTM. Эти четыре матрицы конкатенированы вертикально в следующем порядке:

  1. Введите логический элемент

  2. Забудьте логический элемент

  3. Кандидат ячейки

  4. Выведите логический элемент

Входные веса являются настраиваемыми параметрами. При обучении сети, если InputWeights непусто, затем trainNetwork использует InputWeights свойство как начальное значение. Если InputWeights пусто, затем trainNetwork использует инициализатор, заданный InputWeightsInitializer.

В учебное время, InputWeights 4*NumHiddenUnits- InputSize матрица.

Текущие веса в виде матрицы.

Текущая матрица веса является конкатенацией четырех текущих матриц веса для компонентов (логические элементы) в слое LSTM. Эти четыре матрицы вертикально конкатенированы в следующем порядке:

  1. Введите логический элемент

  2. Забудьте логический элемент

  3. Кандидат ячейки

  4. Выведите логический элемент

Текущие веса являются настраиваемыми параметрами. При обучении сети, если RecurrentWeights непусто, затем trainNetwork использует RecurrentWeights свойство как начальное значение. Если RecurrentWeights пусто, затем trainNetwork использует инициализатор, заданный RecurrentWeightsInitializer.

В учебное время RecurrentWeights 4*NumHiddenUnits- NumHiddenUnits матрица.

Слой смещает для слоя LSTM в виде числового вектора.

Вектор смещения является конкатенацией четырех векторов смещения для компонентов (логические элементы) в слое LSTM. Эти четыре вектора конкатенированы вертикально в следующем порядке:

  1. Введите логический элемент

  2. Забудьте логический элемент

  3. Кандидат ячейки

  4. Выведите логический элемент

Смещения слоя являются настраиваемыми параметрами. При обучении сети, если Bias непусто, затем trainNetwork использует Bias свойство как начальное значение. Если Bias пусто, затем trainNetwork использует инициализатор, заданный BiasInitializer.

В учебное время, Bias 4*NumHiddenUnits- 1 числовой вектор.

Изучите уровень и регуляризацию

Фактор скорости обучения для входных весов в виде числового скаляра или числового вектора 1 на 4.

Программное обеспечение умножает этот фактор на глобальную скорость обучения, чтобы определить фактор скорости обучения для входных весов слоя. Например, если InputWeightsLearnRateFactor 2, затем фактором скорости обучения для входных весов слоя является дважды текущая глобальная скорость обучения. Программное обеспечение определяет глобальную скорость обучения на основе настроек, заданных с trainingOptions функция.

Управлять значением фактора скорости обучения для четырех отдельных матриц в InputWeights, задайте вектор 1 на 4. Записи InputWeightsLearnRateFactor соответствуйте фактору скорости обучения следующего:

  1. Введите логический элемент

  2. Забудьте логический элемент

  3. Кандидат ячейки

  4. Выведите логический элемент

Чтобы задать то же значение для всех матриц, задайте неотрицательный скаляр.

Пример 2

Пример: [1 2 1 1]

Фактор скорости обучения для текущих весов в виде числового скаляра или числового вектора 1 на 4.

Программное обеспечение умножает этот фактор на глобальную скорость обучения, чтобы определить скорость обучения для текущих весов слоя. Например, если RecurrentWeightsLearnRateFactor 2, затем скорость обучения для текущих весов слоя является дважды текущей глобальной скоростью обучения. Программное обеспечение определяет глобальную скорость обучения на основе настроек, заданных с trainingOptions функция.

Управлять значением фактора скорости обучения для четырех отдельных матриц в RecurrentWeights, задайте вектор 1 на 4. Записи RecurrentWeightsLearnRateFactor соответствуйте фактору скорости обучения следующего:

  1. Введите логический элемент

  2. Забудьте логический элемент

  3. Кандидат ячейки

  4. Выведите логический элемент

Чтобы задать то же значение для всех матриц, задайте неотрицательный скаляр.

Пример 2

Пример: [1 2 1 1]

Фактор скорости обучения для смещений в виде неотрицательного скаляра или числового вектора 1 на 4.

Программное обеспечение умножает этот фактор на глобальную скорость обучения, чтобы определить скорость обучения для смещений в этом слое. Например, если BiasLearnRateFactor 2, затем скорость обучения для смещений в слое является дважды текущей глобальной скоростью обучения. Программное обеспечение определяет глобальную скорость обучения на основе настроек, заданных с trainingOptions функция.

Управлять значением фактора скорости обучения для четырех отдельных векторов в Bias, задайте вектор 1 на 4. Записи BiasLearnRateFactor соответствуйте фактору скорости обучения следующего:

  1. Введите логический элемент

  2. Забудьте логический элемент

  3. Кандидат ячейки

  4. Выведите логический элемент

Чтобы задать то же значение для всех векторов, задайте неотрицательный скаляр.

Пример 2

Пример: [1 2 1 1]

Фактор регуляризации L2 для входных весов в виде числового скаляра или числового вектора 1 на 4.

Программное обеспечение умножает этот фактор на глобальный фактор регуляризации L2, чтобы определить фактор регуляризации L2 для входных весов слоя. Например, если InputWeightsL2Factor 2, затем фактором регуляризации L2 для входных весов слоя является дважды текущий глобальный фактор регуляризации L2. Программное обеспечение определяет фактор регуляризации L2 на основе настроек, заданных с trainingOptions функция.

Управлять значением фактора регуляризации L2 для четырех отдельных матриц в InputWeights, задайте вектор 1 на 4. Записи InputWeightsL2Factor соответствуйте фактору регуляризации L2 следующего:

  1. Введите логический элемент

  2. Забудьте логический элемент

  3. Кандидат ячейки

  4. Выведите логический элемент

Чтобы задать то же значение для всех матриц, задайте неотрицательный скаляр.

Пример 2

Пример: [1 2 1 1]

Фактор регуляризации L2 для текущих весов в виде числового скаляра или числового вектора 1 на 4.

Программное обеспечение умножает этот фактор на глобальный фактор регуляризации L2, чтобы определить фактор регуляризации L2 для текущих весов слоя. Например, если RecurrentWeightsL2Factor 2, затем фактором регуляризации L2 для текущих весов слоя является дважды текущий глобальный фактор регуляризации L2. Программное обеспечение определяет фактор регуляризации L2 на основе настроек, заданных с trainingOptions функция.

Управлять значением фактора регуляризации L2 для четырех отдельных матриц в RecurrentWeights, задайте вектор 1 на 4. Записи RecurrentWeightsL2Factor соответствуйте фактору регуляризации L2 следующего:

  1. Введите логический элемент

  2. Забудьте логический элемент

  3. Кандидат ячейки

  4. Выведите логический элемент

Чтобы задать то же значение для всех матриц, задайте неотрицательный скаляр.

Пример 2

Пример: [1 2 1 1]

Фактор регуляризации L2 для смещений в виде неотрицательного скаляра или числового вектора 1 на 4.

Программное обеспечение умножает этот фактор на глобальный фактор регуляризации L2, чтобы определить регуляризацию L2 для смещений в этом слое. Например, если BiasL2Factor 2, затем регуляризация L2 для смещений в этом слое является дважды глобальным фактором регуляризации L2. Можно задать глобальный фактор регуляризации L2 использование trainingOptions функция.

Управлять значением фактора регуляризации L2 для четырех отдельных векторов в Bias, задайте вектор 1 на 4. Записи BiasL2Factor соответствуйте фактору регуляризации L2 следующего:

  1. Введите логический элемент

  2. Забудьте логический элемент

  3. Кандидат ячейки

  4. Выведите логический элемент

Чтобы задать то же значение для всех векторов, задайте неотрицательный скаляр.

Пример 2

Пример: [1 2 1 1]

Слой

Имя слоя в виде вектора символов или строкового скаляра. Если Name установлен в '', затем программное обеспечение автоматически присваивает имя в учебное время.

Типы данных: char | string

Количество входных параметров слоя. Этот слой принимает один вход только.

Типы данных: double

Введите имена слоя. Этот слой принимает один вход только.

Типы данных: cell

Количество выходных параметров слоя. Этот слой имеет один выход только.

Типы данных: double

Выведите имена слоя. Этот слой имеет один выход только.

Типы данных: cell

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Создайте слой LSTM с именем 'lstm1' и 100 скрытых модулей.

layer = lstmLayer(100,'Name','lstm1')
layer = 
  LSTMLayer with properties:

                       Name: 'lstm1'

   Hyperparameters
                  InputSize: 'auto'
             NumHiddenUnits: 100
                 OutputMode: 'sequence'
    StateActivationFunction: 'tanh'
     GateActivationFunction: 'sigmoid'

   Learnable Parameters
               InputWeights: []
           RecurrentWeights: []
                       Bias: []

   State Parameters
                HiddenState: []
                  CellState: []

  Show all properties

Включайте слой LSTM в Layer массив.

inputSize = 12;
numHiddenUnits = 100;
numClasses = 9;

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)
    lstmLayer(numHiddenUnits)
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer]
layers = 
  5x1 Layer array with layers:

     1   ''   Sequence Input          Sequence input with 12 dimensions
     2   ''   LSTM                    LSTM with 100 hidden units
     3   ''   Fully Connected         9 fully connected layer
     4   ''   Softmax                 softmax
     5   ''   Classification Output   crossentropyex
Скрипт Open Live Script

Обучите сеть LSTM глубокого обучения для классификации последовательностей к метке.

Загрузите японский набор данных Гласных как описано в [1] и [2]. XTrain массив ячеек, содержащий 270 последовательностей различной длины с 12 функциями, соответствующими коэффициентам кепстра LPC. Y категориальный вектор из меток 1,2..., 9. Записи в XTrain матрицы с 12 строками (одна строка для каждого признака) и различным количеством столбцов (один столбец для каждого временного шага).

[XTrain,YTrain] = japaneseVowelsTrainData;

Визуализируйте первые временные ряды в графике. Каждая линия соответствует функции.

figure
plot(XTrain{1}')
title("Training Observation 1")
numFeatures = size(XTrain{1},1);
legend("Feature " + string(1:numFeatures),'Location','northeastoutside')

Задайте архитектуру сети LSTM. Задайте входной размер как 12 (количество функций входных данных). Задайте слой LSTM, чтобы иметь 100 скрытых модулей и вывести последний элемент последовательности. Наконец, задайте девять классов включением полносвязного слоя размера 9, сопровождаемый softmax слоем и слоем классификации.

inputSize = 12;
numHiddenUnits = 100;
numClasses = 9;

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer]
layers = 
  5×1 Layer array with layers:

     1   ''   Sequence Input          Sequence input with 12 dimensions
     2   ''   LSTM                    LSTM with 100 hidden units
     3   ''   Fully Connected         9 fully connected layer
     4   ''   Softmax                 softmax
     5   ''   Classification Output   crossentropyex

Задайте опции обучения. Задайте решатель как 'adam' и 'GradientThreshold' как 1. Установите мини-пакетный размер на 27 и определите максимальный номер эпох к 70.

Поскольку мини-пакеты малы с короткими последовательностями, центральный процессор лучше подходит для обучения. Установите 'ExecutionEnvironment' к 'cpu'. Чтобы обучаться на графическом процессоре, при наличии, устанавливает 'ExecutionEnvironment' к 'auto' (значение по умолчанию).

maxEpochs = 70;
miniBatchSize = 27;

options = trainingOptions('adam', ...
    'ExecutionEnvironment','cpu', ...
    'MaxEpochs',maxEpochs, ...
    'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

Обучите сеть LSTM с заданными опциями обучения.

net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);

Загрузите набор тестов и классифицируйте последовательности в динамики.

[XTest,YTest] = japaneseVowelsTestData;

Классифицируйте тестовые данные. Задайте тот же мини-пакетный размер, используемый для обучения.

YPred = classify(net,XTest,'MiniBatchSize',miniBatchSize);

Вычислите точность классификации предсказаний.

acc = sum(YPred == YTest)./numel(YTest)
acc = 0.9514
Скрипт Open Live Script

Чтобы создать сеть LSTM для классификации последовательностей к метке, создайте массив слоя, содержащий входной слой последовательности, слой LSTM, полносвязный слой, softmax слой и классификацию выходной слой.

Установите размер входного слоя последовательности к количеству функций входных данных. Установите размер полносвязного слоя к количеству классов. Вы не должны задавать длину последовательности.

Для слоя LSTM задайте количество скрытых модулей и режима вывода 'last'.

numFeatures = 12;
numHiddenUnits = 100;
numClasses = 9;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

Для примера, показывающего, как обучить сеть LSTM для классификации последовательностей к метке и классифицировать новые данные, смотрите, что Классификация Последовательностей Использует Глубокое обучение.

Чтобы создать сеть LSTM для классификации от последовательности к последовательности, используйте ту же архитектуру что касается классификации последовательностей к метке, но установите режим вывода слоя LSTM к 'sequence'.

numFeatures = 12;
numHiddenUnits = 100;
numClasses = 9;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];
Скрипт Open Live Script

Чтобы создать сеть LSTM для sequence-one регрессии, создайте массив слоя, содержащий входной слой последовательности, слой LSTM, полносвязный слой и регрессию выходной слой.

Установите размер входного слоя последовательности к количеству функций входных данных. Установите размер полносвязного слоя к количеству ответов. Вы не должны задавать длину последовательности.

Для слоя LSTM задайте количество скрытых модулей и режима вывода 'last'.

numFeatures = 12;
numHiddenUnits = 125;
numResponses = 1;

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];

Чтобы создать сеть LSTM для регрессии от последовательности к последовательности, используйте ту же архитектуру что касается sequence-one регрессии, но установите режим вывода слоя LSTM к 'sequence'.

numFeatures = 12;
numHiddenUnits = 125;
numResponses = 1;

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];

Для примера, показывающего, как обучить сеть LSTM для регрессии от последовательности к последовательности и предсказать на новых данных, смотрите, что Регрессия От последовательности к последовательности Использует Глубокое обучение.

Скрипт Open Live Script

Можно сделать сети LSTM глубже путем вставки дополнительных слоев LSTM с режимом вывода 'sequence' перед слоем LSTM. Чтобы предотвратить сверхподбор кривой, можно вставить слои уволенного после слоев LSTM.

Для сетей классификации последовательностей к метке режимом вывода последнего слоя LSTM должен быть 'last'.

numFeatures = 12;
numHiddenUnits1 = 125;
numHiddenUnits2 = 100;
numClasses = 9;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits1,'OutputMode','sequence')
    dropoutLayer(0.2)
    lstmLayer(numHiddenUnits2,'OutputMode','last')
    dropoutLayer(0.2)
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

Для сетей классификации от последовательности к последовательности режимом вывода последнего слоя LSTM должен быть 'sequence'.

numFeatures = 12;
numHiddenUnits1 = 125;
numHiddenUnits2 = 100;
numClasses = 9;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits1,'OutputMode','sequence')
    dropoutLayer(0.2)
    lstmLayer(numHiddenUnits2,'OutputMode','sequence')
    dropoutLayer(0.2)
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

Больше о

развернуть все

Вопросы совместимости

развернуть все

Поведение изменяется в R2019a

Поведение изменяется в R2019a

Ссылки

[1] М. Кудо, J. Тояма, и М. Шимбо. "Многомерная Классификация Кривых Используя Прохождение через области". Буквы Распознавания образов. Издание 20, № 11-13, страницы 1103-1111.

[2] Репозиторий Машинного обучения UCI: японский Набор данных Гласных. https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Japanese+Vowels

[3] Hochreiter, S, и Дж. Шмидхубер, 1997. Долгая краткосрочная память. Нейронный расчет, 9 (8), pp.1735–1780.

[4] Glorot, Ксавьер и Иосуа Бенхио. "Изучая трудность учебных глубоких нейронных сетей прямого распространения". В Продолжениях тринадцатой международной конференции по вопросам искусственного интеллекта и статистики, стр 249-256. 2010.

[5] Он, Kaiming, Сянюй Чжан, Шаоцин Жэнь и Цзянь Сунь. "Копаясь глубоко в выпрямителях: Превосходная эффективность человеческого уровня на imagenet классификации". В Продолжениях международной конференции IEEE по вопросам компьютерного зрения, стр 1026-1034. 2015.

[6] Saxe, Эндрю М., Джеймс Л. Макклеллэнд и Сурья Гэнгули. "Точные решения нелинейной динамики изучения в глубоких линейных нейронных сетях". arXiv предварительно распечатывают arXiv:1312.6120 (2013).

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Смотрите также

| | | | | | | | |

Темы

Введенный в R2017b

Документация Deep Learning Toolbox

Поддержка