Wolfram言語™

  • 多様な種類の画像指向層を使って，最先端のコンピュータビジョンアルゴリズムを実装 »
  • 複数の入力，出力，有向非巡回グラフの任意の接続性構造を使ってネットワークのトポロジーを定義 »
  • 画像，カテゴリおよび数による入出力を操作 »
  • マルチタスク学習を行うために，複数の損失関数でネットワークを定義 »
  • さまざまな組込みの分類子行列を使って，訓練されたネットワークを簡単に評価 »
  • アウトオブコアの画像データセットでの訓練 »
  • CPUあるいはNVIDIA GPUでのネットワークの訓練 »
  • 最高のGPU性能のためにNVIDIA CUDA Deep Neural Networkライブラリ(cuDNN)を利用 »
  • 訓練されたネットワークを"WLNet"ファイルとしてインポートおよびエキスポート »
  • テンソル形状を自動的に推測し簡潔なネットワーク定義を書く »

関連する例

関連関数

関連するガイド

11の新機能の関連項目

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