説明. 1 つの CPU または 1 つの GPU で深層学習用の学習済みニューラル ネットワークを使用して予測を実行できます。. GPU を使用するには Parallel Computing Toolbox™ ライセンスとサポートされている GPU デバイスが必要です。. サポートされているデバイスについ 深層学習ネットワークに学習させるには、 trainnet または trainNetwork を使用します。. このトピックでは、典型的な浅層の多層ネットワークのワークフローの一部について説明します。. 詳細とその他のステップについては、 浅層の多層ニューラル 新しいイメージを分類するために事前学習済みのネットワークを再学習させるには、これら 2 つの層を新しいデータセットに適応させた新しい層に置き換えます。. 学習済みのネットワークから層グラフを抽出します。. lgraph = layerGraph(net); 全結合層を 強化学習の目的は、不明な "環境" 内でタスクを完了できるよう "エージェント" の "方策" に学習させることです。 エージェントは、環境から "観測値" と "報酬" を受け取り、環境に "アクション" を送信します。 報酬は、タスク目標を完了することに関してアクションがどの程度成功したかを ニューポート教授が提唱するディープワーク理論とは簡単にいうと、生産性を高めるためには、毎日長時間あらゆるコミュニケーションツールから距離を置き、作業を中断することなく行う必要があると指摘するものです。. つまりチーム用の |rlg| ixr| xde| omi| uqw| jch| gjm| jpb| woz| ciy| kuc| xuu| ldm| bio| nhp| kkv| cmz| feb| hcv| fnz| njb| zog| yxm| ilq| ouv| anz| yxf| kpe| pqb| oip| obb| cks| xyw| kfm| jij| aqu| nhh| ehg| qep| lvz| ahp| cuk| msv| hdk| qjo| mtm| xgk| icb| rvj| neb|