আরএসটির জন্য এলএসটিএম বা অন্যান্য আরএনএন প্যাকেজ

Question

আমি এলএসটিএম মডেলগুলি থেকে শেক্সপিয়ারকে পাঠ্যের মতো উত্পাদন করে কিছু চিত্তাকর্ষক ফলাফল দেখেছি। আমি ভাবছিলাম যে কোনও এলএসটিএম প্যাকেজ আর এর জন্য বিদ্যমান আছে I (সম্ভবত কিছু পারফরম্যান্স ইস্যু রয়েছে যা ব্যাখ্যা করে যে কেন এই প্রোগ্রামগুলিকে আর এর চেয়ে বেশি পছন্দ করা হয়) আপনি কি আর এর জন্য কোনও এলএসটিএম (বা কমপক্ষে কোনও আরএনএন) প্যাকেজ সম্পর্কে জানেন? যদি বিদ্যমান থাকে তবে সেগুলি ব্যবহারের জন্য কোনও টিউটোরিয়াল আছে?

Comments

এই জাতীয় ফলাফলের লিঙ্ক: karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-e تاثيرতা (এটি আপনি দেখেছেন কিনা তা নিশ্চিত নয়)

— নীল স্লেটার

@ নীলস্ল্যাটার হ্যাঁ, এটি একটি দুর্দান্ত বাস্তবায়ন আমি দেখেছি কিন্তু দুর্ভাগ্যক্রমে আর। এর পক্ষে নেই

— ভিক্টর

আমি এখন উপলব্ধ LSTM এবং মধ্যে Gru আলগোরিদিম উল্লেখ করতে আমার উত্তর আপডেট rnn ।

— বাসটিয়ান কোয়াস্ট

Answer 1

Rnn প্যাকেজটি দেখুন (সম্পূর্ণ প্রকাশ, আমি লেখক)। এটি সরাসরি মাল্টিলেয়ার আরএনএন, জিআরইউ এবং এলএসটিএম প্রয়োগ করে, অর্থাত্ অন্তর্নিহিত সি ++ লাইব্রেরি নয়, তাই আপনার কোডটি পড়তে এবং কী চলছে তা বুঝতে সক্ষম হওয়া উচিত।

install.packages('rnn')

সিআরএএন সংস্করণটি একেবারে আপ টু ডেট, তবে গিটহাব সংস্করণটি প্রবাহিত হয়েছে এবং এটি ব্যবহার করে ইনস্টল করা যেতে পারে:

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

Comments

সুন্দর প্যাকেজ জন্য ধন্যবাদ! আমি সবেমাত্র এটি নিয়ে পরীক্ষা শুরু করেছি। আপনি যদি অন্য বাস্তবায়নগুলির সাথে কোনও গতির তুলনা করেন তবে আমি অবাক হই।

— ভিক্টর

আর এর মধ্যে যদি এটি সত্যিই ধীর হয়?

— রান

আসলেই নয়, এটি যুক্তিসঙ্গত কাজের জন্য পর্যাপ্ত দ্রুত, অফ মেমরির সীমাবদ্ধতা রয়েছে

— বাসটিয়ান কোয়েস্ট

Answer 2

কেরাস এখন আর এর জন্যও উপলভ্য Here আরপিআইপি সহ একটি এলএসটিএম এর উদাহরণ এখানে ।

Answer 3

আমি এই পৃষ্ঠাটি পেয়েছি, কিন্তু আর প্যাকেজটি ওপেন সোর্স: লিঙ্ক বলে মনে হচ্ছে না ।

Comments

এটা আশাব্যঞ্জক বলে মনে হচ্ছে। লেখকের মতে এটি শেষ হলে এটি CRAN এ প্রকাশ করবেন।

— ভিক্টর

Answer 4

আর-তে এলএসটিএম এবং আরএনএন প্রয়োগের জন্য আপনাকে অন্য একটি প্যাকেজ বাড়িয়ে দিতে হতে পারে you আপনাকে শুরু করার জন্য এখানে কিছু প্যাকেজ রয়েছে:

• ডিপনেট বিভিন্ন গভীর শেখার আর্কিটেকচারকে কার্যকর করে
• ডার্ক একটি গভীর স্থাপত্য
• H2O গভীর লার্নিং প্যাকেজ সহ একটি উন্মুক্ত উত্স সংস্থা

Answer 5

আপনি এমএক্সনেট একবার দেখে নিতে পারেন । এটি গভীর শিক্ষার জন্য একটি বিতরণ গ্রন্থাগার। এটি সমর্থন করে সি ++, পাইথন, Scala এবং আর সেখানে আর অনেক উদাহরণ আছে এখানে আপনি এই লাইব্রেরির সাথে দ LSTM একটি উদাহরণ আছে।