Wolfram言語におけるニューラルネットワーク

Wolfram言語はニューラルネットワーク機械学習システムの構築，訓練，配備のための最新の機能を備えている．さまざまな種類の標準的な階層が利用でき，それらは記号的にネットワークに組み立てて，利用可能なCPUとGPUで即座に訓練し，配備することができる．

はじめに

LeNetとMNIST

層

ネットエンコーダ

ネットデコーダ

コンテナ

訓練

評価

高度なコンセプト

例の重み付け

正則化

分類

ベクトルデータの分類

カテゴリデータの分類

マルチタスク分類

回帰

数値データの予測

不確実性のある回帰

コンピュータビジョン

学習済みの埋込み

画風変換

列学習と自然言語処理

音声解析

音声の分類

音声イベント検出

音声の移転学習

教師なし学習

多様体学習