r 딥 러닝 예제

참고: 그림 3과 4에서 임의포림이 딥 러닝 패키지보다 더 잘 수행될 수 있음을 확인할 수 있습니다. 이에 대한 몇 가지 타당한 이유가 있습니다. 첫째, 딥 러닝은 일반적으로 빅 데이터 또는 제대로 작동하기 위해 데이터 보강을 사용해야 하므로 데이터 집합이 너무 작습니다. 둘째, 이러한 데이터 집합의 데이터는 원시 데이터에서 이러한 기능을 학습하기 위해 딥 아키텍처의 장점을 무효화하는 수제 기능으로 구성되므로 기존 방법만으로도 충분할 수 있습니다. 마지막으로 서로 다른 구현을 비교하기 위해 매우 유사하고 가장 효율적이지 않은 아키텍처를 선택합니다. 대안으로, 다음 예제에서는 깊은 신념 네트워크(dbn.dnn.train()를 통해 가중치가 초기화되는 신경망을 훈련시다. 차이점은 주로 제한된 Boltzmann 기계를 훈련시키는 대조적인 발산 알고리즘에 있습니다. 학습 알고리즘 내에서 Gibbs 샘플링에 대한 반복 횟수를 제공하는 CD를 통해 설정됩니다. 또 다른 중요한 측면은 하이퍼 매개 변수의 선택입니다. H2O 패키지는 빠른 수렴을 위해 완전히 자동화된 뉴런당 적응형 학습 속도를 사용합니다. 또한 n-fold교차 유효성 검사를 사용하는 옵션이 있으며 하이퍼매개 변수 및 모델 선택을 최적화하기 위해 그리드 검색에 h2o.grid() 함수를 제공합니다. 파이썬은 이제 R로 큰 복잡한 딥 러닝 모델을 실행하는 것이 거의 불가능했기 때문에 모든 면에서 딥 러닝 세계를 이끌고 있었지만 더 이상 R이 다시 싸움에 뛰어 들기 때문입니다.

모든 파이썬 애호가를 위해, 나는 또한 학습과 딥 러닝 기초를 구현에 파이썬에서 몇 가지 사랑스럽고 손으로 고른 과정을 첨부하고 있습니다 – 케라스를 사용하여 파이썬에서 이 과정 딥 러닝, 파이썬의 챗봇 구축, 파이썬의 NLP 기초 를 사용하여 NLTK는 딥 러닝에 관심이있는 파이썬 사용자에게 최선의 선택이 될 것입니다. 그래서 당신이 관심에 따라 이러한 시도를 제공합니다. `MNIST` 데이터 집합의 경우 모든 네트워크는 각각 500및 300단위로 2개의 숨겨진 레이어를 갖도록 설계되었습니다. 한 가지 예외는 100개의 요소가 있는 하나의 숨겨진 레이어가 있는 darch 100입니다. 다른 데이터 집합의 경우 숨겨진 단위 수가 10배 로 줄어들었기 때문에 아키텍처에는 각각 50및 30 단위의 숨겨진 레이어 2개가 있습니다. 가능한 경우 배열 배치 크기는 500개 요소, 모멘텀은 0.9, 학습 률은 0.07, 드롭아웃 비율은 0.2로 설정되었습니다. 라운드 수(MXNetR) 또는 에포크(다른 패키지)는 50개로 설정되었습니다. darch 아키텍처는 15개의 시대와 배치 크기 100으로 사전 교육을 사용했습니다. 이 예제에서 볼 수 있듯이 홍채가 versicolor, virginica 또는 setosa 형식인지 여부를 결정하는 다중 클래스 분류 문제에 대해 범주형_crossentropy 손실 함수를 사용했습니다.

그러나 이진 클래스 분류 문제가 있는 경우 binary_crossentropy 손실 함수를 사용 했어야 합니다. 1. 그래서 R은 파이썬에 비해 몇 가지 제한이 있어 R에서 pyhton 또는 딥 러닝으로 동등하게 할 수 있습니까? 과대 광고와 작동하는 딥 러닝 시스템 사이의 격차를 해소합니다.

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