Rn(소프트웨어)
Rnn (software) | |
| 원본 작성자 | 바스티아안 퀘스트 |
|---|---|
| 초기 릴리즈 | 2015년 11월 30일 ( |
| 안정적 해제 | 1.4.0 / 2020년 7월 3일; 전 |
| 리포지토리 | https://github.com/bquast/rnn |
| 기록 위치 | R |
| 크기 | 460.3 kB(1.4.0 버전) |
| 면허증 | GPL v3 |
| 웹사이트 | cran |
rnn은 (RStudio 서버에서만) 10만 번 이상 다운로드된 (RStudio 서버에서만) 기본적으로 R 프로그래밍 언어로 된 LSTM, GRU와 같은 반복되는 신경 네트워크 아키텍처를 구현하는 오픈소스 머신러닝 프레임워크다.[1]
rnn 패키지는 오픈 소스 GPL v3 라이센스에 따라 포괄적인 R 아카이브 네트워크를[2] 통해 배포된다.
워크플로우
아래의 rnn 설명서의 예는 비트 바이 비트 바이너리 추가 문제를 해결하기 위해 반복되는 신경 네트워크를 훈련시키는 방법을 보여준다.
> # 종속성 Sigmoid를 포함한 rnn 패키지 설치 > install.properties('rnn') > # rnn 패키지 로드 > 도서관(rnn) > # 입력 데이터 생성 > X1 = 견본을 뜨다(0:127, 10000, 대체하다=진실의) > X2 = 견본을 뜨다(0:127, 10000, 대체하다=진실의) > # 출력 데이터 생성 > Y <- X1 + X2 > # 십진법에서 이진법으로 변환 > X1 <- 인투빈(X1, 길이=8) > X2 <- 인투빈(X2, 길이=8) > Y <- 인투빈(Y, 길이=8) > # 입력 데이터를 단일 텐서로 이동 > X <- 배열하다( c(X1,X2), 어슴푸레한=c(어슴푸레한(X1),2) ) > # 모델 훈련 > 본을 뜨다 <- 훈련을 시키다(Y=Y, + X=X, + 학식을 쌓다 = 1, + hidden_behind = 16 ) 훈련된 신기원을 이루다: 1 - 학습 등급을 매기다: 1 신기루 착오: 0.839787019539748 S자형의
패키지에 사용된 sigmoid 함수와 파생상품은 원래 패키지에 포함되었으며, 버전 0.8.0 이후부터는 좀 더 일반적인 사용을 가능하게 하기 위해 별도의 R 패키지 sigmoid로 출시되었다.sigmoid 패키지는 rnn 패키지의 종속성이기 때문에 자동으로 함께 설치된다.[3]
리셉션
2016년[4] 4월 버전 0.3.0이 출시되면서 생산 및 연구 환경에서 사용이 더욱 확산되었다.이 패키지는 수개월 후 R 블로그 The Preferencial Programmer에서 "R은 반복적인 신경망과 함께 일하기 위해 rnn이라는 간단하고 매우 사용자 친화적인 패키지를 제공한다"[5]는 내용으로 검토되어 사용량이 더욱 증가하였다.[6]
발라지 벤카테스와란과 주세페 시아부로가 쓴 R의 신경망이란 책은 rnn을 사용해 반복적인 신경망을 R 이용자에게 실증한다.[7][8]그것은 또한 r-exercises.com 과정 "Neural Network 연습"에도 사용된다.[9][10]
RS투디오 CRAN 미러 다운로드 로그는 패키지가 그 서버들로부터 월 평균 약 2,000 다운로드 되는 것을 보여주는데,[12] [13]RDocumentation.org에 따르면, 이것은 그 패키지를 가장 인기 있는 R 패키지의 15번째 백분위수에 넣는다.[14]
참조
- ^ Quast, Bastiaan (2019-08-30), GitHub - bquast/rnn: Recurrent Neural Networks in R., retrieved 2019-09-19
- ^ Quast, Bastiaan; Fichou, Dimitri (2019-05-27), rnn: Recurrent Neural Network, archived from the original on 2020-01-05, retrieved 2020-01-05
- ^ Quast, Bastiaan (2018-06-21), sigmoid: Sigmoid Functions for Machine Learning, archived from the original on 2020-01-05, retrieved 2020-01-05
- ^ Quast, Bastiaan (2020-01-03), RNN: Recurrent Neural Networks in R releases, retrieved 2020-01-05
- ^ Mic (2016-08-05). "The Beginner Programmer: Plain vanilla recurrent neural networks in R: waves prediction". The Beginner Programmer. Archived from the original on 2020-01-05. Retrieved 2020-01-05.
- ^ "LSTM or other RNN package for R". Data Science Stack Exchange. Retrieved 2018-07-05.
- ^ "Neural Networks with R". O'Reilly. September 2017. ISBN 9781788397872. Archived from the original on 2018-10-02. Retrieved 2018-10-02.
- ^ Ciaburro, Giuseppe; Venkateswaran, Balaji (2017-09-27). Neural Networks with R: Smart models using CNN, RNN, deep learning, and artificial intelligence principles. Packt Publishing Ltd. ISBN 978-1-78839-941-8.
- ^ Touzin, Guillaume (2017-06-21). "R-exercises – Neural networks Exercises (Part-3)". www.r-exercises.com. Archived from the original on 2020-01-05. Retrieved 2020-01-05.
- ^ Touzin, Guillaume (2017-06-21). "Neural networks Exercises (Part-3)". R-bloggers. Archived from the original on 2020-01-05. Retrieved 2020-01-05.
- ^ "RStudio CRAN logs".
- ^ "CRANlogs rnn package".
- ^ "CRANlogs rnn package".
- ^ "RDocumentation rnn".
