neuralNet : neuralNet

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Crée une liste contenant le nom et les arguments de la fonction pour effectuer l’apprentissage d’un modèle NeuralNet avec rxEnsemble.

Utilisation

  neuralNet(numHiddenNodes = 100, numIterations = 100, optimizer = sgd(),
    netDefinition = NULL, initWtsDiameter = 0.1, maxNorm = 0,
    acceleration = c("sse", "gpu"), miniBatchSize = 1, ...)

Arguments

numHiddenNodes

Nombre par défaut de nœuds masqués dans le réseau neuronal. La valeur par défaut est 100.

numIterations

Nombre d’itérations sur le jeu d’apprentissage complet. La valeur par défaut est 100.

optimizer

Liste spécifiant l’algorithme d’optimisation sgd ou adaptive. Cette liste peut être créée en utilisant sgd ou adaDeltaSgd. La valeur par défaut est sgd.

netDefinition

Définition Net# de la structure du réseau neuronal. Pour plus d’informations sur le langage Net#, consultez Reference Guide

initWtsDiameter

Définit le diamètre des pondérations initiales qui spécifie la plage à partir de laquelle les valeurs sont dessinées pour les pondérations d’apprentissage initiales. Les pondérations sont initialisées de façon aléatoire dans cette plage. La valeur par défaut est 0,1.

maxNorm

Spécifie une limite supérieure pour contraindre la norme du vecteur de pondération entrant à chaque unité cachée. Cela peut être important dans les réseaux neuronaux à couche maxout et dans les cas où l’apprentissage produit des pondérations illimités.

acceleration

Spécifie le type d’accélération matérielle à utiliser. Les valeurs possibles sont « sse » et « gpu ». Pour l’accélération GPU, il est recommandé d’utiliser une taille de lot minimale (miniBatchSize) supérieure à un. Si vous souhaitez utiliser l’accélération GPU, des étapes de configuration manuelles supplémentaires sont requises :

  • Téléchargez et installez NVidia CUDA Toolkit 6.5 (CUDA Toolkit).
  • Téléchargez et installez la bibliothèque NVidia cuDNN v2 (cudnn Library).
  • Recherchez le répertoire libs du package MicrosoftRML en appelant system.file("mxLibs/x64", package = "MicrosoftML").
  • Copiez cublas64_65.dll, cudart64_65.dll et cusparse64_65.dll à partir du CUDA Toolkit 6.5 dans le répertoire libs du package MicrosoftML.
  • Copiez cudnn64_65.dll à partir de la bibliothèque cuDNN v2 dans le répertoire libs du package MicrosoftML.

miniBatchSize

Définit la taille de lot minimal. Les valeurs recommandées sont comprises entre 1 et 256. Ce paramètre est utilisé uniquement lorsque l’accélération est de type GPU. La définition de ce paramètre sur une valeur plus élevée améliore la vitesse de l’apprentissage, mais peut nuire à la précision. La valeur par défaut est 1.

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Arguments supplémentaires.