Jaringan Syaraf Konvolusional di R

8

Saya tidak melihat paket untuk melakukan Convolutional Neural Networks di R. Apakah ada yang menerapkan algoritma semacam ini di R?

r convnet software-recommendation

— Hack-R
sumber

tidak berpikir begitu, bahkan jika itu diterapkan, itu mungkin akan kekurangan dukungan untuk digunakan. Saya akan menyarankan Tensorflow atau Skflow untuk python, caffe untuk C ++ atau caffe on spark untuk Apache Spark.

— GameOfThrows

@GameOfThrows Terima kasih, saya pikir Anda benar. Saya menggunakan Tensorflow dan Caffe tetapi saya hanya ingin menggunakan R.

— Hack-R

3

Saya kira tidak ada paket untuk cnn tetapi Anda dapat menulis layer convolutional Anda sendiri. mxnet atau h2o akan berguna untuknya.

lihat ini:

http://dmlc.ml/rstats/2015/11/03/training-deep-net-with-R.html

— silverstone
sumber

3

2 paket berikut tersedia dalam R untuk pelatihan jaringan saraf dalam:

darch : Paket untuk Arsitektur Dalam dan Mesin Boltzmann Terbatas. Paket darch dibangun berdasarkan kode dari GE Hinton dan RR Salakhutdinov (tersedia di bawah Kode Matlab untuk jaring kepercayaan mendalam). Paket ini untuk menghasilkan jaringan saraf dengan banyak lapisan (arsitektur dalam), melatih mereka dan fine tuning dengan algoritma pelatihan yang dikenal umum seperti backpropagation atau konjugasi gradien. Selain itu, fine-tuning yang diawasi dapat ditingkatkan dengan maxout dan dropout, dua teknik yang baru-baru ini dikembangkan untuk meningkatkan fine-tuning untuk pembelajaran yang mendalam. Tautan CRAN: http://cran.um.ac.ir/web/packages/darch/index.html
deepnet : deep learning toolkit di R. Menerapkan beberapa arsitektur pembelajaran mendalam dan algoritma jaringan saraf, termasuk BP, RBM, DBN, Deep autoencoder, dan sebagainya. Tautan CRAN: https://cran.r-project.org/web/packages/deepnet/index.html

— Sandeep S. Sandhu
sumber

Terima kasih atas jawaban anda. Saya telah menggunakan keduanya dan tidak berpikir bahwa mereka menyediakan algoritma CNN? Saya hanya mencari dokumentasi untuk kata convolutional dan tidak ada yang muncul. Apakah mereka benar-benar memiliki fungsi ini?

— Hack-R

2

Saya pikir mxnet adalah salah satu pilihan terbaik jika Anda kode dalam R. Mereka memiliki pembungkus R tetapi intinya adalah di C ++.

Mereka memiliki beberapa contoh di web. Salah satunya adalah pengenalan karakter dengan database MNIST. Mereka memiliki dukungan untuk multi-GPU dan juga untuk Spark.

— hoaphumanoid
sumber

Ya, juga RNN, LSTM. Mereka memiliki banyak contoh di github mereka

— hoaphumanoid

Ah, ya, terima kasih. Saya telah menggunakan mxnet untuk klasifikasi gambar tetapi tidak berpikir itu memiliki algoritma CNN untuk hal yang sama. Saya melihat contoh klasifikasi teks CNN. Saya mungkin harus menentukan klasifikasi gambar. Meski begitu, mungkin bisa dimanfaatkan seperti itu. Saya akan memeriksanya. Terima kasih! +1

— Hack-R

0

Paket MXNetR adalah antarmuka dari perpustakaan MXNet yang ditulis dalam C ++. Ini berisi feed-forward neural networks dan convolutional neural networks (CNN) (MXNetR 2016a).

https://www.is.uni-freiburg.de/resources/r-oeffentlicher-zugriff/deep-learning-in-r/deep-learning-in-r-en?set_language=en

— skan
sumber

0

Tensorflow untuk R tersedia.
Ini menyediakan akses penuh ke Tensorflow API , API Keras , dan Tensorflow Estimators .
Pemasangan Tensorflow (kutipan di bawah) -> https://tensorflow.rstudio.com/tensorflow/

Instalasi

Untuk memulai, instal paket tensorflow R dari GitHub sebagai berikut:
devtools::install_github("rstudio/tensorflow")
Kemudian, gunakan fungsi install_tensorflow () untuk menginstal TensorFlow:
library(tensorflow)
install_tensorflow() 
Anda dapat mengkonfirmasi bahwa instalasi berhasil dengan:
sess = tf$Session() hello <- tf$constant('Hello, TensorFlow!')
sess$run(hello) 
Ini akan memberi Anda instalasi TensorFlow default yang cocok untuk memulai dengan paket R tensorflow. Lihat artikel tentang instalasi untuk mempelajari tentang opsi lebih lanjut, termasuk menginstal versi TensorFlow yang memanfaatkan Nvidia GPU jika Anda memiliki pustaka CUDA yang benar diinstal.

— Adrian Torrie
sumber