Rnn_(software)
rnnは、 Rプログラミング言語でネイティブにLSTMやGRU などのリカレント ニューラル ネットワークアーキテクチャを実装するオープンソースの機械学習フレームワークで、(RStudio サーバーからだけで) 100，000 回以上ダウンロードされています。 ん オリジナルの著者
バスティアン クアスト
初回リリース
2015 年 11 月 30 日 （ 2015-11-30 )
安定版リリース
1.8.0 / 2022 年 7 月 12 日; 13ヶ月前 （ 2022-07-12 )
プレビューリリース
1.8.0.9000 / 2022 年 7 月 12日 13ヶ月前 （ 2022-07-12 )
リポジトリ
github .com /bquast /rnn
で書かれている R オペレーティング·システム
macOS、Linux、Windows
サイズ
464.2 KB (v. 1.6.0)
ライセンス GPL v3 Webサイト
クラン.r-プロジェクト.org
rnnパッケージは、オープンソースGPL v3ライセンスに基づいて、Comprehensive R Archive Network を通じて配布されます。
コンテンツ
1 ワークフロー
2 シグモイド
3 受付
4 参考文献
5 外部リンク
ワークフロー
RNNパッケージのデモ
rnnドキュメントの以下の例は、リカレント ニューラル ネットワークをトレーニングしてビットごとのバイナリ加算の問題を解決する方法を示しています。
> # 依存関係シグモイドを含む rnn パッケージをインストールします> install.packages ( ‘rnn’ )> # rnn パッケージをロード>ライブラリ( rnn )> # 入力データを作成> X1 =サンプル( 0 : 127 ， 10000 ， replace = TRUE ) > X2 =サンプル( 0 : 127 ， 10000 ， replace = TRUE )
> # 出力データを作成> Y <- X1 + X2 > # 10 進数から 2 進数への変換> X1 <- int2bin ( X1 ， length = 8 ) > X2 <- int2bin ( X2 ， length = 8 ) > Y <- int2bin ( Y ， length = 8 )
> # 入力データを単一のテンソルに移動> X <- array ( c ( X1 ， X2 )， dim = c ( dim ( X1 )， 2 ) ) > # モデルを訓練する>モデル<-トレーナー( Y = Y ， + X = X ， + learningrate = 1 ， + hidden_dim = 16 )訓練されたエポック: 1 - 学習率: 1エポックエラー: 0.839787019539748
シグモイド
パッケージで使用されるシグモイド関数と派生関数は元々パッケージに含まれていましたが、バージョン 0.8.0 以降は、より一般的に使用できるようにすることを目的として、別の R パッケージsigmoidとしてリリースされました。sigmoidパッケージはrnnパッケージの依存関係であるため、同時に自動的にインストールされます。
受付
2016 年 4 月のバージョン 0.3.0 のリリースにより、実稼働環境および研究環境での使用がさらに広まりました。このパッケージは数か月後、R ブログ The Beginner Programmer で「R はリカレント ニューラル ネットワークを操作するための、rnnという名前のシンプルで非常にユーザー フレンドリーなパッケージを提供します。」としてレビューされ、さらに使用が増加しました。
Balaji Venkateswaran と Giuseppe Ciaburro による書籍『Neural Networks in R』では、 rnnを使用してリカレント ニューラル ネットワークをR ユーザーにデモしています。 r-exercises.com コース「ニューラル ネットワーク演習」でも使用されます。
RStudio CRAN ミラー ダウンロード ログは、パッケージがこれらのサーバーから月に平均約 2，000 件ダウンロードされていることを示しており、最初のリリース以来、合計で 100，000 件以上のダウンロードが行われています。 RDocumentation.org によれば、これはこのパッケージは、最も人気のある R パッケージの 15 パーセンタイルに含まれます。
参考文献
^ Quast、Bastiaan （2019-08-30)、GitHub – bquast/rnn: Recurrent Neural Networks in R. 、 2019-09-19取得 ^ クアスト、バスティアン; Fichou、Dimitri （2019-05-27)、rnn: Recurrent Neural Network、オリジナルから2020-01-05 にアーカイブされ、 2020-01-05に取得
^ Quast、Bastiaan （2018-06-21)、sigmoid: Sigmoid Functions for Machine Learning、オリジナルから2020-01-05 にアーカイブされ、 2020-01-05に取得
^ Quast、Bastiaan （2020-01-03)、RNN: R リリースのリカレント ニューラル ネットワーク、 2020-01-05取得
^ マイク （2016-08-05)。「初心者プログラマー: R の単純なリカレント ニューラル ネットワーク: 波予測」。初心者プログラマー。2020-01-05 のオリジナルからアーカイブされました。2020-01-05に取得。
^ “”LSTM または R 用の他の RNN パッケージ”” . データ サイエンス スタック交換。。
^ “”R を使用したニューラル ネットワーク”” . オライリー。2017 年 9 月。ISBN 9781788397872。2018-10-02 のオリジナルからアーカイブ。。
^ シアブッロ、ジュゼッペ; ヴェンカテスワラン、バラジ （2017-09-27)。R を使用したニューラル ネットワーク: CNN、RNN、深層学習、人工知能の原理を使用したスマート モデル。パックト出版株式会社ISBN 978-1-78839-941-8。
^ トゥーザン、ギヨーム （2017-06-21). 「R-演習 – ニューラルネットワーク演習 (パート-3)」。www.r-exercises.com。2020-01-05 のオリジナルからアーカイブされました。2020-01-05に取得。
^ トゥーザン、ギヨーム （2017-06-21). 「ニューラルネットワーク演習（その３）」。Rブロガー。2020-01-05 のオリジナルからアーカイブされました。2020-01-05に取得。
^ “”RStudio CRAN ログ”” .
^ “”CRANlogs rnn パッケージ”” .
^ “”CRANlogs rnn パッケージ”” .
^ “”RDocumentation nn”” .
外部リンク
GitHub上のリポジトリ
CRANのrnn パッケージ · “