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Deep Learning Toolbox 関数 - アルファベット順

AcceleratedFunctionAccelerated deep learning function (R2021a 以降)
accuracyMetricDeep learning accuracy metric (R2023b 以降)
activations深層学習ネットワーク層の活性化の計算
adamupdate適応モーメント推定 (Adam) を使用してパラメーターを更新する (R2019b 以降)
adaptシミュレーション時のニューラル ネットワークのデータへの適応
adaptwb重み学習規則とバイアス学習規則によるネットワークの適応
adddelayニューラル ネットワークの応答への遅延の追加
addInputLayerAdd input layer to network (R2022b 以降)
additionLayer加算層
addLayers層グラフまたはネットワークへの層の追加
addMetricsCompute additional classification performance metrics (R2022b 以降)
addParameterAdd parameter to ONNXParameters object (R2020b 以降)
alexnetAlexNet 畳み込みニューラル ネットワーク
analyzeNetwork深層学習ネットワーク アーキテクチャの解析
assembleNetwork事前学習済みの層から深層学習ネットワークを組み立てる
attentionDot-product attention (R2022b 以降)
aucMetricDeep learning area under ROC curve (AUC) metric (R2023b 以降)
audioDataAugmenterAugment audio data (R2019b 以降)
audioDatastoreDatastore for collection of audio files
audioFeatureExtractorStreamline audio feature extraction (R2019b 以降)
augment複数のイメージに対する同一のランダム変換の適用
augmentedImageDatastoreバッチの変換によるイメージ データの拡張
augmentedImageSource(削除予定) 拡張イメージ データのバッチの生成
Autoencoder自己符号化器クラス
averageCompute performance metrics for average receiver operating characteristic (ROC) curve in multiclass problem (R2022b 以降)
averagePooling1dLayer1 次元平均プーリング層 (R2021b 以降)
averagePooling2dLayer平均プーリング層
averagePooling3dLayer3-D average pooling layer (R2019a 以降)
avgpoolPool data to average values over spatial dimensions (R2019b 以降)
BaselineDistributionDiscriminatorBaseline distribution discriminator (R2023a 以降)
batchnormNormalize data across all observations for each channel independently (R2019b 以降)
batchNormalizationLayerバッチ正規化層
bilstmLayer再帰型ニューラル ネットワーク (RNN) 用の双方向長短期記憶 (BiLSTM) 層
blockedImageDatastoreDatastore for use with blocks from blockedImage objects (R2021a 以降)
boxdist2 つの位置ベクトルの間の距離
boxLabelDatastoreDatastore for bounding box label data (R2019b 以降)
bttderiv時間的な逆伝播の導関数
calibrate深層ニューラル ネットワークのシミュレーションと範囲の収集 (R2020a 以降)
cascadeforwardnetカスケードフォワード ニューラル ネットワークの生成
catelementsニューラル ネットワークのデータ要素の連結
catsamplesニューラル ネットワークのデータ サンプルの連結
catsignalsニューラル ネットワークのデータ信号の連結
cattimestepsニューラル ネットワークのデータのタイムステップの連結
cellmat行列の cell 配列の作成
cellposeConfigure Cellpose model for cell segmentation (R2023b 以降)
checkLayerCheck validity of custom or function layer
classificationLayer分類出力層
ClassificationOutputLayer分類層
classify学習済み深層学習ニューラル ネットワークを使用したデータの分類
classifyAndUpdateState学習済み再帰型ニューラル ネットワークを使用したデータの分類とネットワーク状態の更新
classifySoundClassify sounds in audio signal (R2020b 以降)
clearCacheClear accelerated deep learning function trace cache (R2021a 以降)
clippedReluLayerクリップされた正規化線形ユニット (ReLU) 層
closeClose training information plot (R2023b 以降)
closeloopニューラル ネットワークの開ループ フィードバックを閉ループ フィードバックに変換
codegenMATLAB コードから C/C++ コードを生成する
coder.DeepLearningConfig深層学習コード生成構成オブジェクトを作成する
coder.getDeepLearningLayers特定の深層学習ライブラリのコード生成でサポートされる層のリストを取得する
coder.loadDeepLearningNetwork深層学習ネットワーク モデルの読み込み
coder.loadNetworkDistributionDiscriminatorLoad network distribution discriminator for code generation (R2023a 以降)
combine複数のデータストアのデータを統合 (R2019a 以降)
CombinedDatastore複数の基となるデータストアから読み取ったデータを結合するためのデータストア (R2019a 以降)
combvecベクトルのすべての組み合わせの作成
compet競合伝達関数
competlayer競合層
compressNetworkUsingProjectionCompress neural network using projection (R2022b 以降)
con2seq同時ベクトルから逐次ベクトルへの変換
concatenationLayer連結層 (R2019a 以降)
concur同時バイアス ベクトルの作成
configure入力データおよびターゲット データに最も一致するネットワークの入出力の構成
confusion分類用の混同行列
confusionchart分類問題用の混同行列チャートの作成
confusionmat分類問題の混同行列の計算
connectLayers層グラフまたはネットワークの層の結合
convolution1dLayer1 次元畳み込み層 (R2021b 以降)
convolution2dLayer2 次元畳み込み層
convolution3dLayer3-D convolutional layer (R2019a 以降)
convwf畳み込みの重み関数
countlabels一意のラベル数のカウント (R2021a 以降)
crepeCREPE neural network (R2021a 以降)
crop2dLayer2 次元トリミング層
crop3dLayer3-D crop layer (R2019b 以降)
crosschannelnormCross channel square-normalize using local responses (R2020a 以降)
crossChannelNormalizationLayer チャネル単位の局所応答正規化層
crossentropy分類タスク用の交差エントロピー損失 (R2019b 以降)
crossentropyニューラル ネットワーク性能
ctcConnectionist temporal classification (CTC) loss for unaligned sequence classification (R2021a 以降)
cwtfilterbank連続ウェーブレット変換フィルター バンク
cwtLayerContinuous wavelet transform (CWT) layer (R2022b 以降)
cwtmag2sigSignal reconstruction from CWT magnitude (R2023b 以降)
DAGNetwork深層学習用の有向非循環グラフ (DAG) ネットワーク
darknet19DarkNet-19 畳み込みニューラル ネットワーク (R2020a 以降)
darknet53DarkNet-53 畳み込みニューラル ネットワーク (R2020a 以降)
decode符号化されたデータの復号化
deepDreamImageDeep Dream を使用したネットワークの特徴の可視化
deeplabv3plusLayersセマンティック イメージ セグメンテーション用の DeepLab v3+ 畳み込みニューラル ネットワークの作成 (R2019b 以降)
deepSignalAnomalyDetectorCreate signal anomaly detector (R2023a 以降)
defaultderiv既定の導関数
densenet201DenseNet-201 畳み込みニューラル ネットワーク
depthConcatenationLayer深さ連結層
detectDetect objects using PointPillars object detector (R2021b 以降)
detectspeechnnDetect boundaries of speech in audio signal using AI (R2023a 以降)
detectTextCRAFTDetect texts in images by using CRAFT deep learning model (R2022a 以降)
dimsdlarray の次元ラベル (R2019b 以降)
disconnectLayers層グラフまたはネットワークの層の切り離し
distユークリッド距離重み関数
distdelaynet分散型遅延ネットワーク
distributionScoresDistribution confidence scores (R2023a 以降)
divideblockインデックスのブロックを使用した、3 つのセットへのターゲットの分割
divideind指定されたインデックスを使用した、3 つのセットへのターゲットの分割
divideint交互に配置されたインデックスを使用して、ターゲットを 3 つのセットに分割する
dividerandランダムなインデックスを使用した、3 つのセットへのターゲットの分割
dividetrain学習セットへのすべてのターゲットの割り当て
dlaccelerateAccelerate deep learning function for custom training loops (R2021a 以降)
dlarrayカスタマイズ用の深層学習配列 (R2019b 以降)
dlconvDeep learning convolution (R2019b 以降)
dlcwtDeep learning continuous wavelet transform (R2022b 以降)
dlfevalカスタム学習ループ用の深層学習モデルの評価 (R2019b 以降)
dlgradient自動微分を使用したカスタム学習ループの勾配の計算 (R2019b 以降)
dlhdl.TargetConfigure interface to target board for workflow deployment (R2020b 以降)
dlhdl.WorkflowConfigure deployment workflow for deep learning neural network (R2020b 以降)
dlmodwtDeep learning maximal overlap discrete wavelet transform and multiresolution analysis (R2022a 以降)
dlmtimes(Not recommended) Batch matrix multiplication for deep learning (R2020a 以降)
dlnetworkカスタム学習ループ向けの深層学習ネットワーク (R2019b 以降)
dlode45Deep learning solution of nonstiff ordinary differential equation (ODE) (R2021b 以降)
dlquantizationOptionsOptions for quantizing a trained deep neural network (R2020a 以降)
dlquantizerQuantize a deep neural network to 8-bit scaled integer data types (R2020a 以降)
dlstft深層学習の短時間フーリエ変換 (R2021a 以降)
dltranspconvDeep learning transposed convolution (R2019b 以降)
dlupdate Update parameters using custom function (R2019b 以降)
doc2sequenceConvert documents to sequences for deep learning
dotprodドット積重み関数
dropoutLayerドロップアウト層
edfheaderEDF または EDF+ ファイルのヘッダー構造体の作成 (R2021a 以降)
edfinfoEDF/EDF+ ファイルに関する情報の取得 (R2020b 以降)
edfreadEDF/EDF+ ファイルからのデータの読み取り (R2020b 以降)
edfwriteEDF または EDF+ ファイルの作成または変更 (R2021a 以降)
efficientnetb0EfficientNet-b0 畳み込みニューラル ネットワーク (R2020b 以降)
elliot2sigElliot 2 対称シグモイド伝達関数
elliotsigElliot 対称シグモイド伝達関数
elmannetElman ニューラル ネットワーク
eluLayer指数線形ユニット (ELU) 層 (R2019a 以降)
embedEmbed discrete data (R2020b 以降)
embeddingConcatenationLayerEmbedding concatenation layer (R2023b 以降)
encode入力データの符号化
EnergyDistributionDiscriminatorEnergy distribution discriminator (R2023a 以降)
equalizeLayersEqualize layer parameters of deep neural network (R2022b 以降)
errsurf単入力ニューロンの誤差曲面
estimateNetworkMetricsEstimate network metrics for specific layers of a neural network (R2022a 以降)
estimateNetworkOutputBounds Estimate output bounds of deep learning network (R2022b 以降)
experiments.Monitorカスタムの学習実験の結果テーブルと学習プロットの更新 (R2021a 以降)
exportNetworkToTensorFlowExport Deep Learning Toolbox network or layer graph to TensorFlow (R2022b 以降)
exportONNXNetworkONNX モデル形式へのネットワークのエクスポート
extendts時系列データを所与のタイムステップ数になるように拡張
extractdatadlarray からのデータの抽出 (R2019b 以降)
fasterRCNNObjectDetectorFaster R-CNN 深層学習の検出器を使用したオブジェクトの検出
fastFlowAnomalyDetectorDetect anomalies using FastFlow network (R2023a 以降)
fastRCNNObjectDetectorDetect objects using Fast R-CNN deep learning detector
fastTextWordEmbedding事前学習済みの fastText 単語埋め込み
fcddAnomalyDetectorDetect anomalies using fully convolutional data description (FCDD) network for anomaly detection (R2022b 以降)
featureInputLayer特徴入力層 (R2020b 以降)
feedforwardnetフィードフォワード ニューラル ネットワークの生成
filenames2labelsGet list of labels from filenames (R2022b 以降)
findchangepts信号の急激な変化の検出
finddim指定されたラベルをもつ次元の検索 (R2019b 以降)
findpeaks局所的最大値
findPlaceholderLayersFind placeholder layers in network architecture imported from Keras or ONNX
fitnet関数近似ニューラル ネットワーク
fixunknownsProcess data by marking rows with unknown values
flattenLayerフラット化層 (R2019a 以降)
folders2labelsフォルダー名からのラベル リストの取得 (R2021a 以降)
formwbバイアスと重みを使用した単一ベクトルの形成
forward学習用の深層学習ネットワーク出力の計算 (R2019b 以降)
fpderiv順伝播導関数
freezeParametersONNXParameters の学習可能なネットワーク パラメーターを学習不能に変換する (R2020b 以降)
fromnndataConvert data from standard neural network cell array form
fScoreMetricDeep learning F-score metric (R2023b 以降)
fullyconnectすべての重み付き入力データの加算とバイアスの適用 (R2019b 以降)
fullyConnectedLayer全結合層
functionLayer関数層 (R2021b 以降)
functionToLayerGraph(To be removed) Convert deep learning model function to a layer graph (R2019b 以降)
gadd汎用加算処理
gdivide汎用除算処理
geluApply Gaussian error linear unit (GELU) activation (R2022b 以降)
geluLayerGaussian error linear unit (GELU) layer (R2022b 以降)
generateFunction自己符号化器を実行する MATLAB 関数の生成
generateSimulink自己符号化器の Simulink モデルの生成
genFunction浅層ニューラル ネットワークのシミュレーション用の MATLAB 関数の生成
gensim浅層ニューラル ネットワークのシミュレーション用の Simulink ブロックの生成
getelementsニューラル ネットワークのデータ要素の取得
getL2Factor層の学習可能なパラメーターの L2 正則化係数の取得
getLearnRateFactor層の学習可能なパラメーターの学習率係数の取得
getsamplesニューラル ネットワークのデータ サンプルの取得
getsignalsニューラル ネットワークのデータ信号の取得
getsiminitGet Simulink neural network block initial input and layer delays states
gettimestepsニューラル ネットワークのデータのタイムステップの取得
getwb単一ベクトルとしてのネットワークの重み値およびバイアス値の取得
globalAveragePooling1dLayer1 次元グローバル平均プーリング層 (R2021b 以降)
globalAveragePooling2dLayer2 次元グローバル平均プーリング層 (R2019b 以降)
globalAveragePooling3dLayer3 次元グローバル平均プーリング層 (R2019b 以降)
globalMaxPooling1dLayer1 次元グローバル最大プーリング層 (R2021b 以降)
globalMaxPooling2dLayerグローバル最大プーリング層 (R2020a 以降)
globalMaxPooling3dLayer3 次元グローバル最大プーリング層 (R2020a 以降)
gmultiply汎用乗算処理
gnegate汎用符号反転処理
googlenetGoogLeNet 畳み込みニューラル ネットワーク
gpu2nndataReformat neural data back from GPU
gradCAMGrad-CAM を使用したネットワーク予測の説明 (R2021a 以降)
gridtopグリッド層トポロジ関数
groupedConvolution2dLayerグループ化された 2 次元畳み込み層 (R2019a 以降)
groupnormNormalize data across grouped subsets of channels for each observation independently (R2020b 以降)
groupNormalizationLayerGroup normalization layer (R2020b 以降)
groupSubPlot実験学習プロットへのメトリクスのグループ化 (R2021a 以降)
groupSubPlotGroup metrics in training plot (R2022b 以降)
gruゲート付き回帰型ユニット (R2020a 以降)
gruLayer再帰型ニューラル ネットワーク (RNN) 用のゲート付き回帰型ユニット (GRU) 層 (R2020a 以降)
gruProjectedLayerGated recurrent unit (GRU) projected layer for recurrent neural network (RNN) (R2023b 以降)
gsqrt汎用平方根演算
gsubtract汎用減算処理
hardlimハードリミット伝達関数
hardlims対称ハードリミット伝達関数
hasdataDetermine if minibatchqueue can return mini-batch (R2020b 以降)
HBOSDistributionDiscriminatorHBOS distribution discriminator (R2023a 以降)
hextop六角形層トポロジ関数
huber回帰タスクの Huber 損失 (R2021a 以降)
image3dInputLayer3 次元イメージ入力層 (R2019a 以降)
imageDataAugmenterイメージ データ拡張の構成
imageDatastoreイメージ データのデータストア
imageInputLayerイメージ入力層
imageLIMEExplain network predictions using LIME (R2020b 以降)
importCaffeLayersCaffe からの畳み込みニューラル ネットワーク層のインポート
importCaffeNetwork事前学習済み畳み込みニューラル ネットワーク モデルを Caffe からインポート
importKerasLayers(削除予定) Keras ネットワークからの層のインポート
importKerasNetwork(削除予定) 事前学習済みの Keras ネットワークおよび重みのインポート
importNetworkFromONNXImport ONNX network as MATLAB network (R2023b 以降)
importNetworkFromPyTorchImport PyTorch network as MATLAB network (R2022b 以降)
importNetworkFromTensorFlowImport TensorFlow network as MATLAB network (R2023b 以降)
importONNXFunctionImport pretrained ONNX network as a function (R2020b 以降)
importONNXLayers(削除予定) ONNX ネットワークからの層のインポート
importONNXNetwork(削除予定) 事前学習済みの ONNX ネットワークのインポート
importTensorFlowLayers(To be removed) Import layers from TensorFlow network (R2021a 以降)
importTensorFlowNetwork(削除予定) 事前学習済みの TensorFlow ネットワークのインポート (R2021a 以降)
inceptionresnetv2事前学習済み Inception-ResNet-v2 畳み込みニューラル ネットワーク
inceptionv3Inception-v3 畳み込みニューラル ネットワーク
ind2vecベクトルへのインデックスの変換
ind2wordMap encoding index to word
indexing1dLayer1-D indexing layer (R2023b 以降)
initニューラル ネットワークの初期化
initcon良心的バイアス初期化関数
initializedlnetwork の学習可能なパラメーターと状態パラメーターの初期化 (R2021a 以降)
initlay層単位のネットワーク初期化関数
initlvqLVQ weight initialization function
initnwNguyen・Widrow 層初期化関数
initwb重みとバイアスの層初期化関数
initzero重みとバイアスを 0 に初期化する関数
instancenormNormalize across each channel for each observation independently (R2021a 以降)
instanceNormalizationLayerインスタンス正規化層 (R2021a 以降)
isconfiguredIndicate if network inputs and outputs are configured
isdlarrayCheck if object is dlarray (R2020b 以降)
isequalCheck equality of deep learning layer graphs or networks (R2021a 以降)
isequalnCheck equality of deep learning layer graphs or networks ignoring NaN values (R2021a 以降)
isInNetworkDistributionDetermine whether data is within the distribution of the network (R2023a 以降)
isVocabularyWordTest if word is member of word embedding or encoding
l1lossL1 loss for regression tasks (R2021b 以降)
l2lossL2 loss for regression tasks (R2021b 以降)
labeledSignalSetラベル付き信号セットの作成
Layer深層学習用のネットワーク層
layerGraph深層学習用のネットワーク層のグラフ
layernormNormalize data across all channels for each observation independently (R2021a 以降)
layerNormalizationLayerレイヤー正規化層 (R2021a 以降)
layrecnet層再帰型ニューラル ネットワーク
lbfgsStateState of limited-memory BFGS (L-BFGS) solver (R2023a 以降)
lbfgsupdateUpdate parameters using limited-memory BFGS (L-BFGS) (R2023a 以降)
leakyrelu漏洩 (leaky) 正規化線形ユニット活性化の適用 (R2019b 以降)
leakyReluLayer漏洩 (leaky) 正規化線形ユニット (ReLU) 層
learncon良心的バイアス学習関数
learngd勾配降下法の重みとバイアスの学習関数
learngdmモーメンタム項付き勾配降下法の重みとバイアスの学習関数
learnhHebb 重み学習規則
learnhd重み減衰を使用した Hebb 学習規則
learnisinstar 重み学習関数
learnkKohonen 重み学習関数
learnlv1LVQ1 重み学習関数
learnlv2LVQ2.1 weight learning function
learnosoutstar 重み学習関数
learnpパーセプトロン重みとバイアス学習関数
learnpn正規化パーセプトロンの重みとバイアスの学習関数
learnsomSelf-organizing map weight learning function
learnsombBatch self-organizing map weight learning function
learnwhWidrow・Hoff 重み/バイアス学習関数
linearlayer線形層の作成
linkdistリンク距離関数
loadTFLiteModelLoad TensorFlow Lite model (R2022a 以降)
logsig対数シグモイド伝達関数
lstm長短期記憶 (R2019b 以降)
lstmLayer再帰型ニューラル ネットワーク (RNN) 用の長短期記憶 (LSTM) 層
lstmProjectedLayerLong short-term memory (LSTM) projected layer for recurrent neural network (RNN) (R2022b 以降)
lvqnet学習ベクトル量子化ニューラル ネットワーク
lvqoutputsLVQ 出力処理関数
mae平均絶対誤差性能関数
mandistマンハッタン距離重み関数
mapminmax行の最小値と最大値を [-1 1] にマッピングして行列を処理
mapstd各行の平均を 0、偏差を 1 にマッピングする行列処理
maskrcnnDetect objects using Mask R-CNN instance segmentation (R2021b 以降)
matlab.io.datastore.BackgroundDispatchable(Not recommended) Add prefetch reading support to datastore
matlab.io.datastore.BackgroundDispatchable.readByIndex(Not recommended) Return observations specified by index from datastore
matlab.io.datastore.MiniBatchableAdd mini-batch support to datastore
matlab.io.datastore.MiniBatchable.read(Not recommended) Read data from custom mini-batch datastore
matlab.io.datastore.PartitionableByIndex(Not recommended) Add parallelization support to datastore
matlab.io.datastore.PartitionableByIndex.partitionByIndex(Not recommended) Partition datastore according to indices
maxlinlr線形層の最大学習率
maxpoolPool data to maximum value (R2019b 以降)
maxPooling1dLayer1 次元最大プーリング層 (R2021b 以降)
maxPooling2dLayer最大プーリング層
maxPooling3dLayer3-D max pooling layer (R2019a 以降)
maxunpool最大プーリング演算の出力の逆プーリング (R2019b 以降)
maxUnpooling2dLayer最大逆プーリング層
meanabs1 つ以上の行列に含まれる要素の絶対値の平均
meansqr1 つ以上の行列の要素の二乗平均
midpoint中点重み初期化関数
minibatchqueue深層学習用のミニバッチの作成 (R2020b 以降)
minmax行列の行の範囲
mobilenetv2MobileNet-v2 畳み込みニューラル ネットワーク (R2019a 以降)
modwt最大重複離散ウェーブレット変換
modwtLayerMaximal overlap discrete wavelet transform (MODWT) layer (R2022b 以降)
mse半平均二乗誤差 (R2019b 以降)
mse平均二乗正規化誤差性能関数
multiplicationLayer乗算層 (R2020b 以降)
narnet非線形自己回帰ニューラル ネットワーク
narxnet外部入力を伴う非線形自己回帰ニューラル ネットワーク
nasnetlarge事前学習済みの NASNet-Large 畳み込みニューラル ネットワーク (R2019a 以降)
nasnetmobile事前学習済みの NASNet-Mobile 畳み込みニューラル ネットワーク (R2019a 以降)
nctoolニューラル ネット クラスタリング アプリを開く
negdist負の距離重み関数
netinv逆伝達関数
netprod積正味入力関数
netsum和正味入力関数
networkAutoencoder オブジェクトから network オブジェクトへの変換
network浅層カスタム ニューラル ネットワークの作成
networkDataLayoutDeep learning network data layout for learnable parameter initialization (R2022b 以降)
networkDistributionDiscriminator Deep learning distribution discriminator (R2023a 以降)
neuralODELayerNeural ODE layer (R2023b 以降)
neuronPCAPrincipal component analysis of neuron activations (R2022b 以降)
newgrnn一般回帰ニューラル ネットワークの設計
newlind線形層の設計
newpnn確率的ニューラル ネットワークの設計
newrb放射基底ネットワークの設計
newrbe厳密な放射基底ネットワークの設計
nextミニバッチキューからの次のデータ ミニバッチの取得 (R2020b 以降)
nftoolニューラル ネット フィッティング アプリを開く
nncell2matCombine neural network cell data into matrix
nncorrニューラル ネットワークの時系列間の相互相関
nndataニューラル ネットワーク データの作成
nndata2gpuFormat neural data for efficient GPU training or simulation
nndata2simConvert neural network data to Simulink time series
nnsizeNumber of neural data elements, samples, timesteps, and signals
nntool(削除済み) Network/Data Manager を開く
nntraintool(削除済み) ニューラル ネットワーク学習ツール
noloopRemove neural network open- and closed-loop feedback
normc行列の列の正規化
normprod正規化ドット積重み関数
normr行列の行の正規化
nprtoolニューラル ネット パターン認識アプリを開く
ntstoolニューラル ネット時系列アプリを開く
num2derivネットワーク 2 点数値導関数
num5deriv5 点ステンシル ニューラル ネットワーク数値導関数
numelementsニューラル ネットワーク データ内の要素の数
numfiniteニューラル ネットワーク データ内の有限値の数
numnanニューラル ネットワーク データ内の NaN 値の数
numsamplesニューラル ネットワーク データ内のサンプルの数
numsignalsニューラル ネットワーク データ内の信号の数
numtimestepsニューラル ネットワーク データ内のタイム ステップの数
occlusionSensitivityExplain network predictions by occluding the inputs (R2019b 以降)
ODINDistributionDiscriminatorODIN distribution discriminator (R2023a 以降)
onehotdecodeクラス ラベルへの確率ベクトルの復号化 (R2020b 以降)
onehotencodeone-hot ベクトルへのデータ ラベルの符号化 (R2020b 以降)
ONNXParametersParameters of imported ONNX network for deep learning (R2020b 以降)
openl3OpenL3 neural network (R2021a 以降)
openl3EmbeddingsExtract OpenL3 feature embeddings (R2022a 以降)
openloopニューラル ネットワークの閉ループ フィードバックから開ループへの変換
paddataPad data by adding elements (R2023b 以降)
padsequencesPad or truncate sequence data to same length (R2021a 以降)
partitionPartition minibatchqueue (R2020b 以降)
partitionByIndexインデックスに応じた augmentedImageDatastore の分割
patchCoreAnomalyDetectorPatchCore ネットワークを使用した異常の検出 (R2023a 以降)
patchEmbeddingLayerPatch embedding layer (R2023b 以降)
patternnetパターン認識ネットワークの生成
perceptron単純な単層バイナリ分類器
performネットワーク性能の計算
pitchnnEstimate pitch with deep learning neural network (R2021a 以降)
pixelLabelDatastoreピクセル ラベル データのデータストア
PlaceholderLayerLayer replacing an unsupported Keras or ONNX layer
plotニューラル ネットワーク アーキテクチャのプロット
plotPlot receiver operating characteristic (ROC) curves and other performance curves (R2022b 以降)
plotconfusion分類の混同行列のプロット
plotepPlot weight-bias position on error surface
ploterrcorr誤差時系列の自己相関のプロット
ploterrhist誤差のヒストグラムのプロット
plotes単入力ニューロンの誤差曲面のプロット
plotfit関数近似のプロット
plotinerrcorr誤差時系列の相互相関への入力のプロット
plotpcパーセプトロン ベクトル プロットでの分類ラインのプロット
plotperformネットワーク性能のプロット
plotpvパーセプトロンの入力ベクトルやターゲット ベクトルのプロット
plotregression線形回帰のプロット
plotresponse動的ネットワークの時系列応答のプロット
plotroc受信者動作特性のプロット
plotsom自己組織化マップのプロット
plotsomhits自己組織化マップ サンプル ヒットのプロット
plotsomnc自己組織化マップ近傍接続のプロット
plotsomnd自己組織化マップ近傍距離のプロット
plotsomplanes自己組織化マップ重み平面のプロット
plotsompos自己組織化マップ重み位置のプロット
plotsomtop自己組織化マップ トポロジのプロット
plottrainstate学習状態値のプロット
plotv(削除予定) 原点からのラインとしてのベクトルのプロット
plotvec異なる色を使用したベクトルのプロット
plotwbPlot Hinton diagram of weight and bias values
plotWeights自己符号化器の符号化器の重みを可視化してプロット
pnormc行列の列の疑似正規化
pointnetplusLayersPointNet++ セグメンテーション ネットワークの作成 (R2021b 以降)
pointPillarsObjectDetectorPointPillars オブジェクト検出器 (R2021b 以降)
positionEmbeddingLayerPosition embedding layer (R2023b 以降)
poslin正の線形伝達関数
precisionMetricDeep learning precision metric (R2023b 以降)
predict学習済み深層学習ニューラル ネットワークを使用した応答の予測
predict推論用の深層学習ネットワーク出力の計算 (R2019b 以降)
predictCompute deep learning network output for inference by using a TensorFlow Lite model (R2022a 以降)
predict学習済みの自己符号化器を使用した入力の再構成
predictAndUpdateState学習済み再帰型ニューラル ネットワークを使用した応答の予測とネットワーク状態の更新
preparetsネットワークのシミュレーションまたは学習用の入力およびターゲット時系列データの準備
processpca主成分分析による行列の列の処理
ProjectedLayerCompressed neural network layer via projection (R2023b 以降)
pruneサイズがゼロのニューラル入力、層、出力の削除
prunedataPrune data for consistency with pruned network
purelin線形伝達関数
quant量の倍数としての値の離散化
quantizationDetailsDisplay quantization details for a neural network (R2022a 以降)
quantizeQuantize deep neural network (R2022a 以降)
radbas放射基底伝達関数
radbasn正規化放射基底伝達関数
randnc正規化列重み初期化関数
randnr正規化行重み初期化関数
randomPatchExtractionDatastoreイメージまたはピクセル ラベル イメージから 2 次元または 3 次元のランダム パッチを抽出するためのデータストア
rands対称ランダム重み/バイアス初期化関数
randsmall微小ランダム重み/バイアス初期化関数
randtopランダム層トポロジ関数
rcnnObjectDetectorR-CNN 深層学習の検出器を使用したオブジェクトの検出
readaugmentedImageDatastore からデータを読み取る
readByIndexインデックスで指定されたデータを augmentedImageDatastore から読み取る
readWordEmbeddingファイルからの単語埋め込みの読み取り
recallMetricDeep learning recall metric (R2023b 以降)
recordMetricsRecord metric values in experiment results table and training plot (R2021a 以降)
recordMetricsRecord metric values for custom training loops (R2022b 以降)
regression(非推奨) ターゲットでの浅層ネットワーク出力の線形回帰の実行
regressionLayer回帰出力層
RegressionOutputLayer回帰出力層
relu正規化線形ユニット活性化の適用 (R2019b 以降)
reluLayer正規化線形ユニット (ReLU) 層
removeconstantrows定数値での行の削除による行列の処理
removedelayニューラル ネットワークの応答に対する遅延の削除
removeLayers層グラフまたはネットワークからの層の削除
removeParameterRemove parameter from ONNXParameters object (R2020b 以降)
removerows指定されたインデックスでの行の削除による行列の処理
replaceLayer層グラフまたはネットワークの層の置き換え
resetReset minibatchqueue to start of data (R2020b 以降)
resetStateニューラル ネットワークの状態パラメーターのリセット
resizeResize data by adding or removing elements (R2023b 以降)
resnet101ResNet-101 畳み込みニューラル ネットワーク
resnet18ResNet-18 畳み込みニューラル ネットワーク
resnet3dLayers3 次元残差ネットワークの作成 (R2021b 以降)
resnet50ResNet-50 畳み込みニューラル ネットワーク
resnetLayers2 次元残差ネットワークの作成 (R2021b 以降)
revertChange network weights and biases to previous initialization values
risetime 立ち上がり 2 値波形遷移の立ち上がり時間
rmseMetricDeep learning root mean squared error metric (R2023b 以降)
rmspropupdate 平方根平均二乗伝播 (RMSProp) を使用してパラメーターを更新する (R2019b 以降)
roc受信者動作特性
rocmetricsReceiver operating characteristic (ROC) curve and performance metrics for binary and multiclass classifiers (R2022b 以降)
sae合計絶対誤差性能関数
satlin飽和線形伝達関数
satlins対称飽和線形伝達関数
scalprodスカラー積重み関数
segmentCells2DSegment 2-D image using Cellpose (R2023b 以降)
segmentCells3DSegment 3-D image volume using Cellpose (R2023b 以降)
segnetLayersセマンティック セグメンテーションの SegNet 層の作成
selfAttentionLayerSelf-attention layer (R2023a 以降)
selforgmap自己組織化マップ
separateSpeakersSeparate signal by speakers (R2023b 以降)
separatewb重み/バイアス ベクトルからのバイアス値と重み値の分離
seq2con逐次ベクトルから同時ベクトルへの変換
sequenceFoldingLayerシーケンス折りたたみ層 (R2019a 以降)
sequenceInputLayerシーケンス入力層
sequenceUnfoldingLayerシーケンス展開層 (R2019a 以降)
SeriesNetwork深層学習用の系列ネットワーク
setelementsニューラル ネットワークのデータ要素の設定
setL2Factor層の学習可能なパラメーターの L2 正則化係数の設定
setLearnRateFactor層の学習可能なパラメーターの学習率係数を設定します。
setsamplesニューラル ネットワークのデータ サンプルの設定
setsignalsニューラル ネットワークのデータ信号の設定
setsiminitSet neural network Simulink block initial conditions
settimestepsニューラル ネットワークのデータのタイムステップの設定
setwb単一ベクトルによるすべてのネットワークの重み値およびバイアス値の設定
sgdmupdate モーメンタム項付き確率的勾配降下法 (SGDM) を使用してパラメーターを更新する (R2019b 以降)
showShow training information plot (R2023b 以降)
shuffleaugmentedImageDatastore でデータをシャッフルする
shuffleShuffle data in minibatchqueue (R2020b 以降)
shufflenet事前学習済みの ShuffleNet 畳み込みニューラル ネットワーク (R2019a 以降)
sigmoidシグモイド活性化の適用 (R2019b 以降)
sigmoidLayerシグモイド層 (R2020b 以降)
signalDatastore信号コレクションのデータストア (R2020a 以降)
signalFrequencyFeatureExtractorStreamline signal frequency feature extraction (R2021b 以降)
signalLabelDefinition信号ラベル定義の作成
signalMask信号マスクの変更および変換、ならびに信号の関心領域の抽出 (R2020b 以降)
signalTimeFeatureExtractorStreamline signal time feature extraction (R2021a 以降)
sigrangebinmaskLabel signal samples with values within a specified range (R2023a 以降)
simニューラル ネットワークのシミュレーション
sim2nndataConvert Simulink time series to neural network data
sinusoidalPositionEncodingLayerSinusoidal position encoding layer (R2023b 以降)
softmaxチャネル次元へのソフトマックス活性化の適用 (R2019b 以降)
softmaxソフトマックス伝達関数
softmaxLayerソフトマックス層
solov2Segment objects using SOLOv2 instance segmentation network (R2023b 以降)
sortClasses混同行列チャートのクラスの並べ替え
splitlabels指定の比率に従ってラベルを分割するためのインデックスの検索 (R2021a 以降)
squeezenetSqueezeNet 畳み込みニューラル ネットワーク
squeezesegv2LayersCreate SqueezeSegV2 segmentation network for organized lidar point cloud (R2020b 以降)
srchbac1-D minimization using backtracking
srchbre1-D interval location using Brent’s method
srchcha1-D minimization using Charalambous' method
srchgol1-D minimization using golden section search
srchhyb1-D minimization using a hybrid bisection-cubic search
ssdObjectDetectorDetect objects using SSD deep learning detector (R2020a 以降)
sse残差平方和性能関数
stack複数の自己符号化器から集めた符号化器の積み重ね
staticderiv静的導関数
stft短時間フーリエ変換 (R2019a 以降)
stftLayerShort-time Fourier transform layer (R2021b 以降)
stftmag2sigSTFT 振幅からの信号の再構成 (R2020b 以降)
stripdimsdlarray データ形式の削除 (R2019b 以降)
sumabs1 つ以上の行列に含まれる要素の絶対値の総和
summaryネットワークの概要の出力 (R2022b 以降)
sumsqr1 つ以上の行列の要素の二乗和
swishLayerSwish 層 (R2021a 以降)
tanhLayer双曲線正接 (tanh) 層 (R2019a 以降)
tansig双曲線正接シグモイド伝達関数
tapdelayShift neural network time series data for tap delay
taylorPrunableNetworkNetwork that can be pruned by using first-order Taylor approximation (R2022a 以降)
TFLiteModelTensorFlow Lite model (R2022a 以降)
timedelaynet時間遅れニューラル ネットワーク
tonndata標準のニューラル ネットワーク cell 配列形式へのデータの変換
train浅層ニューラル ネットワークの学習
trainAutoencoder自己符号化器の学習
trainb重み学習規則とバイアス学習規則によるバッチ学習
trainbfgBFGS 準ニュートン法逆伝播
trainbrベイズ正則化逆伝播
trainbuバッチ教師なし重み/バイアス学習
trainc循環順序重み/バイアス学習
traincgbConjugate gradient backpropagation with Powell-Beale restarts
traincgfConjugate gradient backpropagation with Fletcher-Reeves updates
traincgpConjugate gradient backpropagation with Polak-Ribiére updates
traingd勾配降下法逆伝播
traingda適応学習率を使用した勾配降下法による逆伝播
traingdmモーメンタム項付き勾配降下法を使用した逆伝播
traingdxモーメンタム項付き勾配降下法および適応学習率を使用した逆伝播
TrainingInfoNeural network training information (R2023b 以降)
trainingOptions深層学習ニューラル ネットワークの学習のオプション
TrainingOptionsADAMAdam オプティマイザーの学習オプション
TrainingOptionsLBFGSTraining options for limited-memory BFGS (L-BFGS) optimizer (R2023b 以降)
TrainingOptionsRMSPropRMSProp オプティマイザーの学習オプション
TrainingOptionsSGDMモーメンタム項付き確率的勾配降下法の学習オプション
trainingProgressMonitorMonitor and plot training progress for deep learning custom training loops (R2022b 以降)
trainlmレーベンバーグ・マルカート法逆伝播
trainnetTrain deep learning neural network (R2023b 以降)
trainNetworkニューラル ネットワークの学習
trainossOne-step secant backpropagation
trainPointPillarsObjectDetectorTrain PointPillars object detector (R2021b 以降)
trainr学習関数を使用したランダムな順序のインクリメンタル学習
trainrp弾性逆伝播法
trainru教師なしランダム順序重み/バイアス学習
trains学習関数を使用したシーケンシャルな順序のインクリメンタル学習
trainscgスケーリング共役勾配法逆伝播
trainSoftmaxLayer分類用のソフトマックス層の学習
trainWordEmbeddingTrain word embedding
transformデータストアの変換 (R2019a 以降)
TransformedDatastore基となるデータストアを変換するためのデータストア (R2019a 以降)
transposedConv1dLayer1 次元転置畳み込み層 (R2022a 以降)
transposedConv2dLayer2 次元転置畳み込み層
transposedConv3dLayerTransposed 3-D convolution layer (R2019a 以降)
TransposedConvolution1DLayerTransposed 1-D convolution layer (R2022a 以降)
TransposedConvolution2DLayerTransposed 2-D convolution layer
TransposedConvolution3dLayerTransposed 3-D convolution layer (R2019a 以降)
tribas三角基底伝達関数
trimdataTrim data by removing elements (R2023b 以降)
tritop三角形層トポロジ関数
unconfigureネットワークの入力と出力の構成解除
unet3dLayersCreate 3-D U-Net layers for semantic segmentation of volumetric images (R2019b 以降)
unetLayersセマンティック セグメンテーションの U-Net 層の作成
unfreezeParametersONNXParameters の学習不能なネットワーク パラメーターを学習可能に変換する (R2020b 以降)
unpackProjectedLayersUnpack projected layers of neural network (R2023b 以降)
updateInfo実験結果テーブルの情報列の更新 (R2021a 以降)
updateInfoUpdate information values for custom training loops (R2022b 以降)
updatePrunablesRemove filters from prunable layers based on importance scores (R2022a 以降)
updateScoreCompute and accumulate Taylor-based importance scores for pruning (R2022a 以降)
vadnetVoice activity detection (VAD) neural network (R2023a 以降)
validateQuantize and validate a deep neural network (R2020a 以降)
vec2indベクトルからインデックスへの変換
vec2wordMap embedding vector to word
verifyNetworkRobustnessVerify adversarial robustness of deep learning network (R2022b 以降)
vgg16VGG-16 畳み込みニューラル ネットワーク
vgg19VGG-19 畳み込みニューラル ネットワーク
vggishVGGish neural network (R2020b 以降)
vggishEmbeddingsExtract VGGish feature embeddings (R2022a 以降)
view浅層ニューラル ネットワークの表示
view自己符号化器の表示
visionTransformerPretrained vision transformer (ViT) neural network (R2023b 以降)
waveletScatteringWavelet time scattering
word2indMap word to encoding index
word2vec埋め込みベクトルへの単語のマッピング
wordEmbeddingベクトルへの単語のマッピングとその逆変換のための単語埋め込みモデル
wordEmbeddingLayer深層学習ネットワーク用の単語埋め込み層
wordEncodingWord encoding model to map words to indices and back
writeWordEmbedding単語埋め込みファイルの書き込み
xceptionXception 畳み込みニューラル ネットワーク (R2019a 以降)
yamnetYAMNet neural network (R2020b 以降)
yolov2ObjectDetectorDetect objects using YOLO v2 object detector (R2019a 以降)
yolov3ObjectDetectorDetect objects using YOLO v3 object detector (R2021a 以降)
yolov4ObjectDetectorDetect objects using YOLO v4 object detector (R2022a 以降)
yoloxObjectDetectorDetect objects using YOLOX object detector (R2023b 以降)