利用Matlab构建深度前馈神经网络以及各类优化算法的应用（SGD、mSGD、AdaGrad、RMSProp、Adam）
Deep Learning Toolbox™提供了一个框架，用于设计和实现具有算法，预训练模型和应用程序的深度神经网络。您可以使用卷积神经网络（ConvNets，CNN）和长期短期记忆（LSTM）网络对图像，时间序列和文本数据进行分类和回归。应用程序和图表可帮助您可视化激活，编辑网络体系结构以及监控培训进度。 对于小型训练集，您可以使用预训练的深层网络模型（包括SqueezeNet，Inception-v3，ResNet-101，GoogLeNet和VGG-19）以及从TensorFlow™-Keras和Caffe导入的模型执行传输学习。 了解深度学习工具箱的基础知识 深度学习图像 从头开始训练卷积神经网络或使用预训练网络快速学习新任务 使用时间序列，序列和文本进行深度学习 为时间序列分类，回归和预测任务创建和训练网络 深度学习调整和可视化 绘制培训进度，评估准确性，进行预测，调整培训选项以及可视化网络学习的功能 并行和云中的深度学习 通过本地或云中的多个GPU扩展深度学习，并以交互方式或批量作业培训多个网络 深度学习应用 通过计算机视觉，图像处理，自动驾驶，信号和音频扩展深度学习工作流程 深度学习导入，导出和自定义 导入和导出网络，定义自定义深度学习图层以及自定义数据存储 深度学习代码生成 生成MATLAB代码或CUDA ®和C ++代码和部署深学习网络 函数逼近和聚类 使用浅层神经网络执行回归，分类和聚类 时间序列和控制系统 基于浅网络的模型非线性动态系统; 使用顺序数据进行预测。
