LSTM або інший пакет RNN для R


10

Я побачив вражаючий результат від моделей LSTM, що створюють тексти, подібні Шекспіру. Мені було цікаво, чи існує пакет LSTM для R. Я за ним гуглив, але знаходив лише пакети для Python та Julia. (можливо, є якась проблема продуктивності, яка пояснює, чому ці програми є більш переважними перед R). Чи знаєте ви про пакет LSTM (або принаймні RNN) для R? Якщо існують підручники щодо їх використання?


Приклад посилання таких результатів: karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness (не впевнений, чи це ви бачили)
Neil Slater

@NeilSlater Так, це одна приємна реалізація, яку я бачив, але, на жаль, не для Р.
Віктор,

Я оновив свою відповідь, щоб згадати тепер доступні алгоритми LSTM та GRU в rnn .
Бастіанський Кваст

Відповіді:


5

Погляньте на пакет rnn (повне розкриття, я автор). Він реалізує багатошарові RNN, GRU та LSTM безпосередньо в R, тобто не є базовою бібліотекою C ++, тому ви також повинні мати можливість прочитати код і зрозуміти, що відбувається.

install.packages('rnn')

Версія CRAN є досить сучасною, але версія GitHub є кровотоковою і може бути встановлена ​​за допомогою:

if (!require('devtools')) install.packages('devtools')
devtools::install_github('bquast/rnn')

Дякую за гарний пакет! Я тільки почав експериментувати з цим. Цікаво, чи зробили ви порівняння швидкості з іншими реалізаціями.
Віктор

якщо його в R це дійсно повільно?
пробіг8

не дуже, це досить швидко для розумної роботи, є часто обмеження пам'яті
Bastiaan Quast,


4

Я знайшов цю сторінку, але пакет R, схоже, не є відкритим кодом: посилання.


2
Це здається перспективним. За словами автора, він опублікує його на CRAN, коли закінчиться.
Віктор

3

Можливо, вам доведеться розширити інший пакет для впровадження LSTM та RNN в R. Ось декілька пакетів, щоб розпочати:

  • deepnet Реалізує різноманітні архітектури глибокого навчання
  • Darch глибока архітектура
  • H2O Компанія з відкритим кодом з глибоким навчальним пакетом

2

Можливо, ви захочете поглянути на mxnet . Це розподілена бібліотека для глибокого навчання. Він підтримує C ++, python, scala та R. Є багато прикладів з R. Ось у вас є приклад LSTM в R з цією бібліотекою.

Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.