dl4j 예제

이 예제는 아래 비디오에서 부터 부모패스레이블 생성기 및 이미지 프리프로세싱 스케일러를 보여 줍니다. DataMeta 데이터 추적(예: 각 예제의 데이터가 어디에서 오는지 확인하는 경우)은 오류 및 기타 문제를 일으키는 잘못된 데이터를 추적할 때 유용합니다. 이 예제에서는 RecordMetaData 클래스의 기능을 가장 많이 삭제합니다. INDArray는 ND4J에서 사용되는 n차원 배열 또는 텐서 중 하나입니다. 피처의 경우, 숫자 수 의 크기 행렬x 피처 수입니다. 예제가 하나뿐이라도 이 셰이프가 있습니다. 이 리포지토리에서 사용자 지정 데이터 세터레이터가 표시될 수 있습니다. 진행 방법을 잘 모르는 경우 gitter에 문의하십시오. 사용 사례에 대한 레코드 판독기를 찾으면 레코드 판독기 출력을 해석하는 방법을 알고 있는 사전 만든 이터레이터 중 하나를 사용해야 합니다(일반 데이터에 대한 RecordReaderDataSetItator) 또는 시퀀스 데이터에 대한 SequenceRecordReaderDataSetItatator입니다.

시퀀스에 대한 자세한 내용은 rnns 페이지를 참조하십시오 여기에 finf 할 수있는 DL4J를 사용하는 예가 많이 있습니다. 이 게시물에서는 DeepLearning4를 사용하여 신경망에서 처리하기 위한 데이터를 준비하는 이미지 파이프라인을 빌드합니다. 이 간단한 예제의 소스 코드는 github에서 사용할 수 있습니다. 이 예제는 LeNet 또는 AlexNet을 사용하여 실행할 수 있습니다. deeplearning4j/dl4j-예제에서 새로운 릴리스에 대한 알림을 원하십니까? 이러한 네트워크는 구성에 따라 다양한 작업에 사용할 수 있습니다. MNIST 데이터에 대한 이미지 분류와 함께 이 디렉터리에는 회귀, 분류 및 무칙 검색을 보여 주는 예제가 있습니다. DL4J는 데이터 과학자와 개발자에게 계층과 같은 개념을 사용하여 높은 수준의 심층 신경망을 구축할 수 있는 도구를 제공합니다. 이 (단순화된) 예제에서 볼 수 있듯이 신경망을 선언적으로 빌드하기 위해 빌더 패턴을 사용합니다. 모든 메이븐 프로젝트에는 POM 파일이 있습니다. 예제를 실행할 때 POM 파일이 표시되는 방법은 다음과 같습니다. 이 감정 분석 예제는 단어 벡터와 재발 신경망을 사용하여 감정을 양수 또는 음수로 분류합니다. 따라서 딥 러닝은 각 계층을 미리 학습하는 접근 방식을 취했습니다.

이를 말 그대로 사전 교육이라고 합니다. 사전 교육에서 학습은 하위 차원 계층에서 순서대로 시작됩니다. 그런 다음 하위 계층에서 학습된 데이터는 다음 계층에 대한 입력 데이터로 처리됩니다. 이러한 방식으로 기계는 저학년 계층에서 낮은 계층의 기능을 학습하고 점차적으로 더 높은 등급의 기능을 학습함으로써 한 걸음을 내딛을 수 있습니다. 예를 들어, 고양이가 무엇인지 배울 때 첫 번째 레이어는 윤곽선이고, 다음 레이어는 눈과 코의 모양이고, 다음 레이어는 얼굴 그림이고, 다음 레이어는 얼굴의 세부 사항 등입니다. 마찬가지로, 인간이 전체 그림을 먼저 포착하고 나중에 자세한 기능을 볼 때 동일한 학습 단계를 수행한다고 할 수 있습니다. 각 레이어가 단계별로 학습할 때 학습 오류에 대한 피드백도 각 계층에서 제대로 수행할 수 있습니다. 데이터 집합의 이미지는 모두 그레이스케일 데이터이므로 채널 수는 1로 설정됩니다.

또한 이 예제에는 outputNum인 10개의 가능한 결과(0 – 9로 번호가 매겨진 레이블)가 포함되어 있습니다. 모델 직렬화기 는 표준 Java 직렬화를 사용하지 않지만 구성을 JSON 파일로 저장하고 다음 https://deeplearning4j.org/modelpersistence 모델 직렬화 자함을 사용하여 모델 직렬화 클래스를 사용하여 유지, 저장 및 로드 할 수 있습니다. 이진 데이터로 계수.