Deep Learning Toolbox for MATLAB 2023 は、統合環境でディープ ラーニングのモデル化、トレーニング、展開を可能にする完全なツールチェーンを提供します。Python と比較して、MATLAB は構文が簡潔で使いやすく、面倒な構成やインストールを必要としないため、深層学習タスクをより迅速に実行できます。
MATLAB の深層学習ツールボックスは、データの前処理からモデルのトレーニングまでのプロセス全体をカバーする豊富な関数とアルゴリズムを提供します。効率的なデータ操作のためのバッチ インポートとデータストアのような機能を使用して、大規模なデータセットを簡単にインポートして処理できます。MATLAB には直感的なディープ ネットワーク デザイナーも用意されており、面倒なコードを書かずにネットワーク構造を迅速に構築およびカスタマイズできます。同時に、MATLAB の共同作業機能と、TensorFlow や PyTorch などの深層学習フレームワークにより、他のプラットフォームと柔軟に連携し、それぞれの利点を最大限に発揮することができます。さらに、MATLAB の深層学習ツールボックスには、モデルの解釈可能性と特徴の視覚化において優れた利点もあります。特徴マップの視覚化、畳み込みカーネルの視覚化、カテゴリ アクティベーションの視覚化を通じて、ディープ ラーニング モデルの動作原理と意思決定プロセスを深く理解できます。MATLAB は、モデルの予測結果の説明と解釈に役立つ、CAM、LIME、GRAD-CAM などの一般的に使用される解釈方法も提供します。これらの機能により、研究やプロジェクトに対するさらなる洞察と理解がもたらされます。
Yu Lei (准教授) :主に Python/Matlab プログラミング、機械学習とデータ マイニング、データ視覚化とソフトウェア開発、生理学的システム モデリングとシミュレーション、生体信号処理に従事し、豊富な実践経験を持ち、「」の編集長MATLAB インテリジェントアルゴリズム 30 事例解析』、『MATLAB ニューラルネットワーク 43 事例解析』関連作品。ハイレベルな国際学術研究論文を多数発表。
第 1 章: MATLAB 2023a Deep Learning Toolbox の新機能の紹介
1. MATLAB Deep Learning Toolbox の概要
2. ライブスクリプトとコントロールの機能紹介とデモンストレーション
3. ビッグデータ一括インポートとDatastore機能の紹介とデモンストレーション
4. データクリーニング（Data Cleaning）機能の紹介とデモ
5. ディープネットワークデザイナー機能の紹介とデモンストレーション
6. Experiment Managerの機能紹介とデモ
7. MATLAB 深層学習モデル ハブの概要
8. MATLAB、TensorFlow、PyTorch、および連携する他の深層学習フレームワークの紹介とデモンストレーション
9、MATLAB Deep Learning Toolbox の例简介
第 2 章:畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
1. ディープ ラーニングと従来の機械学習の違いと関係
2. 畳み込みニューラルネットワークの基本原理（畳み込みカーネルとは何ですか？ CNN の典型的なトポロジとは何ですか？ CNN の重み共有メカニズムとは何ですか？ CNN で抽出される特徴は何ですか？）
3. LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet などの古典的なディープ ニューラル ネットワークの違いと接続
4. 事前トレーニング済みモデルのダウンロードとインストール (Alexnet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet など)
5. 最適化アルゴリズム（勾配降下法、確率的勾配降下法、小バッチ確率的勾配降下法、運動量法、Adam等）
6. パラメータ調整スキル（パラメータ初期化、データ前処理、データ増幅、バッチ正規化、ハイパーパラメータ最適化、ネットワーク正則化など）
7. 事例解説:
(1) CNN事前学習モデルで物体認識を実現
(2) 畳み込みニューラルネットワークを利用した抽象的な特徴の抽出
(3) カスタマイズされた畳み込みニューラル ネットワーク トポロジ
(4) 1D CNN モデルは回帰フィッティング予測問題を解決します
8. 実践的な演習
第 3 章モデルの説明と特徴の視覚化モデルの説明と特徴の視覚化
1. モデルの解釈可能性とは何ですか? なぜ CNN モデルの説明が必要なのでしょうか?
2. 一般的に使用される視覚化方法 (特徴マップの視覚化、コンボリューション カーネルの視覚化、カテゴリ アクティベーションの視覚化など) は何ですか?
3. CAM(Class Activation Mapping)、LIME(Local Interpretable Model-agnostic Description)、GRAD-CAMなどの原理説明
4.事例説明
実践的な演習
第 4 章:転移学習
1. 転移学習アルゴリズムの基本原理（なぜ転移学習が必要なのか？転移学習の基本的な考え方とは？）
2. ディープニューラルネットワークモデルに基づく移行学習アルゴリズム
3. 事例の説明: Alexnet 事前トレーニング モデルに基づくモデルの移行
4. 実践的な演習
第 5 章:リカレント ニューラル ネットワークと長期短期記憶ニューラル ネットワーク(RNN および LSTM)
1.リカレントニューラルネットワーク(RNN)と長短期記憶ニューラルネットワーク(LSTM)の基本原理
2. RNN と LSTM の違いと関係
3. 事例の説明:
1) 時系列予測
2) 配列間分類
4. 実践的な演習
第 6 章:時間畳み込みネットワーク (TCN)
1. 時間畳み込みネットワーク (TCN) の基本原理
2. TCNと1D CNN、LSTMの違いと関係
3. 事例の説明:
1) 時系列予測：新型冠状肺炎の流行予測
2) シーケンス-シーケンス分類: 人間の行動認識
4. 実践的な演習
第 7 章敵対的生成ネットワーク
1. 対立生成ネットワーク GAN (対立生成ネットワークとは何ですか?なぜ対立生成ネットワークが必要ですか?対立生成ネットワークで何ができるのですか?)
2. 事例説明：ひまわり画像の自動生成
3. 実践的な演習
第 8 章:オートエンコーダ
1. オートエンコーダの構成と基本動作原理
2. 従来のオートエンコーダ (スタック オートエンコーダ、スパース オートエンコーダ、ノイズ除去オートエンコーダ、畳み込みオートエンコーダ、マスク オートエンコーダなど)
3. 事例の説明: オートエンコーダーに基づく画像分類
4. 実践的な演習
第 9 章:ターゲット検出 YOLO モデル
1. ターゲット検出とは何ですか? ターゲット検出とターゲット認識の違いと関係は何ですか? YOLO モデルの仕組み
2. 事例説明:
(1) ラベリングツール Image Labeler の簡単な紹介とデモンストレーション
(2) 事前学習済みモデルを活用し、画像や動画などのリアルタイムターゲット検出を実現
(3) 独自のデータセットのトレーニング: 新型コロナウイルス流行におけるマスク着用の認識
3. 実践的な演習
第 10 章: U-Net モデル
1. セマンティック セグメンテーションの概要
2. U-Netモデルの基本原理
3. 事例説明: U-Net に基づくマルチスペクトル画像のセマンティック セグメンテーション
第 11 章:ディスカッションと Q&A
1. 文献を参照するにはどうすればよいですか? (Google Scholar、Sci-Hub、ResearchGate の使用方法を知っていますか?論文に付随するデータやコードを見つけるにはどこに行けばよいですか?)
2. イノベーションのポイントをどのように調整して活用するか? （アルゴリズムレベルで独自の作品を作ることが難しい場合、自分自身の実際的な問題と組み合わせて革新的なポイントをどのように改良して活用するか？）
3. 関連する学習教材の共有とコピー（書籍の推奨、オンラインコンテンツの推奨など）
4. 後のディスカッションや Q&A のために WeChat グループを確立する
原文：MATLAB 2023aに基づく機械学習と深層学習の最新実践
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