क्या तंत्रिका जाल / गहन सीखने को डिजाइन करने और लागू करने के लिए एक दृश्य उपकरण है? [बन्द है]


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मुझे पता है कि मशीन सीखने और कैफ, थीनो, टेन्सरफ्लो, केरेस जैसे गहन सीखने के लिए बहुत सारे पुस्तकालय हैं, ... लेकिन मेरे लिए ऐसा लगता है जैसे मुझे तंत्रिका जाल की वास्तुकला को जानना है, जिसे मैं उपयोग करना चाहता हूं।

क्या कोई (दृश्य) उपकरण है जो विभिन्न नेटवर्क डिज़ाइनों के साथ प्रयोग करने और उन्हें अपने डेटा पर लागू करने की अनुमति देता है?

मैं TensorFlow Playground की तरह कुछ के बारे में सोच रहा हूँ , लेकिन n- आयामी डेटा और विभिन्न परत प्रकारों के साथ।

अग्रिम में धन्यवाद!



ANNdotNET ( http://github.com/bhrnjica/anndotnet ) .NET पर एक गहन शिक्षण उपकरण है जिसमें तंत्रिका नेटवर्क दृश्य डिजाइनर है। परियोजना का मुख्य उद्देश्य नेत्रहीन मॉडल का निर्माण, प्रशिक्षण और मूल्यांकन करना है।
bnnjica

Matlab Deep Neural Network Designer (2019a संस्करण) की जाँच करें। यह एक अद्भुत डीएल उपकरण mathworks.com/videos/…
राबाह अलोबैदी

जवाबों:


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हां, केवल ड्रैग एंड ड्रॉप द्वारा न्यूरल नेटवर्क को डिजाइन करने और लागू करने के लिए कई उपकरण उपलब्ध हैं। उनमें से एक डीप लर्निंग स्टूडियो है जिसे डीप कॉग्निशन इंक द्वारा विकसित किया गया है , उत्पादन में एक दृश्य इंटरफेस के साथ उनका मजबूत गहन सीखने वाला प्लेटफॉर्म डेटा अंतर्ग्रहण के लिए एक व्यापक समाधान प्रदान करता है। , मॉडल विकास, प्रशिक्षण, तैनाती और प्रबंधन। डीप लर्निंग स्टूडियो यूजर्स में TensorFlow, MXNet और Keras के साथ मजबूत एकीकरण के माध्यम से गहन शिक्षण समाधानों को जल्दी से विकसित करने और तैनात करने की क्षमता है। यहाँ छवि विवरण दर्ज करें

उनकी ऑटो एमएल सुविधा तंत्रिका नेटवर्क मॉडल को ऑटो उत्पन्न करेगी।

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कैफ के लिए एक तृतीय-पक्ष उपकरण है जिसे Expresso ( http://val.serc.iisc.ernet.in/expresso/ ) कहा जाता है जो आपको आरंभ करने में मदद करने के लिए कुछ GUI प्रदान करता है।

इसके अलावा, NVIDIA DIGITS ( https://developer.nvidia.com/digits ) एक इंटरएक्टिव टूल होने का दावा करता है:

DIGITS बहु-GPU सिस्टम पर डेटा का प्रबंधन, डिजाइनिंग और तंत्रिका नेटवर्क को विकसित करने जैसे सामान्य शिक्षण कार्यों को सरल बनाता है, उन्नत विज़ुअलाइज़ेशन के साथ वास्तविक समय में प्रदर्शन की निगरानी, ​​और तैनाती के लिए परिणाम ब्राउज़र से सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन मॉडल का चयन करता है। DIGITS पूरी तरह से इंटरैक्टिव है ताकि डेटा वैज्ञानिक प्रोग्रामिंग और डिबगिंग के बजाय डिजाइन और प्रशिक्षण नेटवर्क पर ध्यान केंद्रित कर सकें।

उम्मीद है की यह मदद करेगा!


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आपकी समस्या के लिए इष्टतम नेटवर्क आर्किटेक्चर खोजने की प्रक्रिया गहरी सीखने की प्रक्रिया का दिल है - यही वह जगह है जहां आप प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए अपने पूर्व ज्ञान का उपयोग करते हैं।

ईमानदारी से, मैं वास्तव में नहीं देखता कि कैसे जीयूआई जैसा कि आपने सुझाव दिया था कि इस उद्देश्य को पूरा कर सकते हैं, जैसे:

  • किसी दिए गए आर्किटेक्चर का आकलन करने में सक्षम होने के लिए, आपको अपने डेटा (खरोंच से) पर नेट को प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है। गहरे तंत्रिका नेटवर्क के लिए यह एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें कुछ समय लग सकता है। इसलिए यदि आप प्रत्येक क्लिक पर एक घंटे की गणना की आवश्यकता होती है, तो यह बहुत अधिक ग्राफिक यूआई बंद का पूरा लाभ उठाता है।

  • अधिकांश कार्यान्वयन (कैफ, टेन्सरफ्लो) में ऐसे सरल वाक्यविन्यास हैं, जो वास्तुकला को बदलना (परतों को बदलना, हाइपर-मापदंडों को ट्यूनिंग करना) वास्तव में केवल एक स्ट्रिंग या स्थिर के मूल्य को बदलने के लिए नीचे आता है: कुछ भी नहीं जिसे आपको वास्तव में GUI की आवश्यकता है।

यदि, दूसरी ओर, आप जो देख रहे हैं वह पैरामीटर ट्यूनिंग व्यवसाय के लिए एक अधिक व्यवस्थित दृष्टिकोण है, तो आप स्वचालित पैरामीटर ट्यूनिंग पर पढ़ सकते हैं ।


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हां, "न्यूरल नेटवर्क डिजाइनर" नामक छोटे तंत्रिका नेटवर्क के लिए एक नया दृश्य संपादक है जो मैक के लिए ऐप्पल ऐप स्टोर पर उपलब्ध है।

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मैं एक ड्रैग-एंड-ड्रॉप न्यूरल नेटवर्क यूजर इंटरफेस (Ennui) पर काम कर रहा हूं जो ब्राउज़र पर ट्रेन करता है और उपयोगकर्ताओं को कोड-जनरेट किए गए पायथन को निर्यात करने की अनुमति देता है। हमारे पास विभिन्न परतें हैं, जिनमें घने, दृढ़, अधिकतम, बैटमैन, आदि बिल्डिंग ब्रांच वाले मॉडल जैसे रेसनेट भी समर्थित हैं। हमने कुछ सामान्य विज़ुअलाइज़ेशन भी लागू किए हैं।

यहाँ एन्नुई की एक तस्वीर हैएक बुनियादी वास्तुकला।

यहाँ एक उदाहरण दृश्य है CIFAR का दृश्य

आप वेबसाइट https://math.mit.edu/ennui पर जा सकते हैं

ओपन-सोर्स कार्यान्वयन https://github.com/martinjm97/ENNUI पर है

टिप्पणियों या प्रश्नों के साथ बेझिझक पहुंचें।


क्या आपका कार्यक्रम एनुई, ओपनसोर्स है?
क्लाउड चो

अभी तक नहीं, लेकिन हम इस पर काम कर रहे हैं। हम कोड को थोड़ा साफ कर रहे हैं। क्या आप इसके साथ विशेष रूप से कुछ भी करने की सोच रहे थे?
जेसी

कोड में मेरी रुचि। मैं देखना चाहता हूं कि तंत्रिका नेटवर्क संरचना पर इंटरैक्टिव अनुभाग कैसे बनाया जाए। मैंने आपके JS कोड (वेबपेज को सेव करके) देखे लेकिन कोड को पढ़ना मुश्किल है।
क्लाउड चो

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हमने जेएस कोड को बाधित कर दिया। हमने वेब पेज के इंटरैक्टिव भाग के लिए d3 लाइब्रेरी का उपयोग किया।
जेसी

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ओपन-सोर्स कार्यान्वयन अब पोस्ट किया गया है!
जेसी
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