이 예제는 아래 비디오에서 부터 부모패스레이블 생성기 및 이미지 프리프로세싱 스케일러를 보여 줍니다. 이 오류는 Windows에서 DLL이 충돌할 가능성이 높습니다. 계산을 위해 DL4J는 다음 외부 라이브러리 중 하나를 사용할 수 있습니다 : 인텔 MKL, 오픈 블라스 또는 아틀라스. 기본적으로 KNIME 딥러닝4J 통합은 OpenBlas와 함께 제공됩니다. 언급된 라이브러리 중 다른 라이브러리가 시스템 경로에 있는 경우 OpenBlas와 DLL 충돌이 발생하여 학습자 또는 예측 노드가 실행될 때 KNIME가 충돌합니다. 예를 들어 아나콘다 파이썬이 시스템 경로에 MKL DLL을 추가하기 때문에 설치되는 경우 발생합니다. 모든 데이터 예제를 한 번에 포함하지 않는 이유는 무엇입니까? 피드 포워드 네트워크는 가장 간단한 형태의 신경망이며 최초로 생성된 네트워크 중 하나이기도 합니다. 여기에서는 달 데이터를 사용하여 여기에 있는 예제를 기반으로 피드 포워드 신경망의 예를 간략하게 설명합니다. 데이터는 여기에 있습니다. DeepLearning4J 코어에서 사용할 수 없는 기능을 가진 레이어를 추가해야 합니까? 이 예제에서는 시작할 위치를 보여 주며 그것은 INDArray의 여러 인스턴스에서 값을 유지 함으로써: 예제의 기능에 대 한 하나, 레이블에 대 한 하나 및 마스킹에 대 한 두 개의 추가 것, 서열 데이터를 사용 하는 경우 (참조 RNNs 사용 / 마스킹 자세한 내용은). 예제를 실행하려면 마우스 오른쪽 단추를 클릭하고 드롭다운 메뉴에서 녹색 단추를 선택합니다. IntelliJ의 하단 창에서 일련의 점수를 볼 수 있습니다.

가장 오른쪽 숫자는 네트워크 분류에 대한 오류 점수입니다. 네트워크가 학습중이면 처리되는 각 일괄 처리에 따라 시간이 지남에 따라 그 수가 줄어듭니다. 끝에서 이 창에서는 신경망 모델이 얼마나 정확한지 알려줍니다. NDArrays를 만들고 조작하기 위한 예제가 있는 디렉토리입니다. 모든 메이븐 프로젝트에는 POM 파일이 있습니다. 예제를 실행할 때 POM 파일이 표시되는 방법은 다음과 같습니다. t-분산 형 선위 이웃 포함 (t-SNE)은 데이터 시각화에 유용합니다. 단어 유사성 시각화가 일반적인 사용이므로 NLP 섹션에 예제가 포함되어 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.

INDArray는 ND4J에서 사용되는 n차원 배열 또는 텐서 중 하나입니다. 피처의 경우, 숫자 수 의 크기 행렬x 피처 수입니다. 예제가 하나뿐이라도 이 셰이프가 있습니다. 이 문서에서는 기계 학습을 위한 현대적이고 강력한 도구인 deeplearning4j(dl4j) 라이브러리를 사용하여 간단한 신경망을 만듭니다. 대부분의 예제에서는 정규화, 표준화, 검색 및 바꾸기, 컬럼 셔플 및 벡터화를 통해 전처리 및 clearning 데이터를 위한 툴킷인 DataVec을 사용합니다. 원시 데이터를 읽고 신경망의 DataSet 개체로 변환하는 것은 종종 해당 네트워크를 교육하는 첫 번째 단계입니다. DataVec에 익숙하지 않은 경우 유용한 예제에 대한 설명과 몇 가지 링크가 있습니다. 유연한 딥 러닝 API를 원한다면 두 가지 방법으로 진행할 수 있습니다. nd4j 독립 실행형을 사용할 수 있습니다 우리의 nd4j 예제 또는 계산 그래프 API를 참조하십시오.

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.

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