Redes neurais convolucionais em R

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Não vejo um pacote para redes neurais convolucionais em R. Alguém implementou esse tipo de algoritmo em R?

r convnet software-recommendation Hack-R
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não pense assim, mesmo que fosse implementado, provavelmente não teria suporte para o uso. Sugiro Tensorflow ou Skflow para python, caffe para C ++ ou caffe on spark para Apache Spark.
GameOfThrows 25/05
@GameOfThrows Obrigado, acho que você está certo. Eu uso Tensorflow e Caffe, mas eu tinha acabado de como usar R.
Hack-R

Respostas:

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Os 2 pacotes a seguir estão disponíveis no R para treinamento em rede neural profunda:

  1. darch : Pacote para arquiteturas profundas e máquinas Boltzmann restritas. O pacote darch é construído com base no código da GE Hinton e RR Salakhutdinov (disponível no Código Matlab para redes de crenças profundas). Este pacote é para gerar redes neurais com muitas camadas (arquiteturas profundas), treiná-las e aperfeiçoá-las com algoritmos de treinamento conhecidos comuns, como retropropagação ou gradientes conjugados. Além disso, o ajuste fino supervisionado pode ser aprimorado com maxout e dropout, duas técnicas recentemente desenvolvidas para melhorar o ajuste fino para aprendizado profundo. Link CRAN: http://cran.um.ac.ir/web/packages/darch/index.html

  2. deepnet : kit de ferramentas de aprendizado profundo em R. Implemente algumas arquiteturas de aprendizado profundo e algoritmos de rede neural, incluindo BP, RBM, DBN, autoencoder profundo e assim por diante. Link CRAN: https://cran.r-project.org/web/packages/deepnet/index.html

Sandeep S. Sandhu
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Obrigado pela sua resposta. Eu usei os dois e não acho que eles forneceram algoritmos CNN? Eu apenas procurei na documentação por ambos a palavra convolucional e nada surgiu. Eles realmente têm essa funcionalidade?
Hack-R
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Eu acho que o mxnet é uma das melhores opções se você codificar em R. Eles têm um wrapper R, mas o núcleo está em C ++.

Eles têm vários exemplos na web. Um deles é o reconhecimento de caracteres no banco de dados MNIST. Eles têm suporte para multi-gpus e também para Spark.

hoaphumanoid
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Sim, também RNN, LSTM. Eles têm muitos exemplos no github
hoaphumanoid
Ah, obrigado. Eu usei o mxnet para classificação de imagens, mas não achei que tivesse algoritmos CNN para o mesmo. Eu vejo um exemplo de classificação de texto da CNN. Eu provavelmente deveria ter especificado a classificação da imagem. Ainda assim, talvez possa ser aproveitado como tal. Vou dar uma olhada. Obrigado! 1
Hack-R
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Instalação

Para começar, instale o pacote tensorflow R no GitHub da seguinte maneira:

devtools::install_github("rstudio/tensorflow")

Em seguida, use a função install_tensorflow () para instalar o TensorFlow:

library(tensorflow)
install_tensorflow()

Você pode confirmar que a instalação foi bem-sucedida:

sess = tf$Session() hello <- tf$constant('Hello, TensorFlow!')
sess$run(hello)

Isso fornecerá uma instalação padrão do TensorFlow adequada para iniciar o pacote tensorflow R. Consulte o artigo sobre instalação para aprender sobre opções mais avançadas, incluindo a instalação de uma versão do TensorFlow que aproveita as GPUs da Nvidia se você tiver as bibliotecas CUDA corretas instaladas.

Adrian Torrie
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