Создание и обучение сверточных нейронных сетей на Scala

Создание и обучение сверточных нейронных сетей на Scala

Scala - это мощный язык программирования, который можно использовать для создания и обучения сверточных нейронных сетей. Этот язык предоставляет разработчикам широкие возможности для реализации сложных алгоритмов машинного обучения, включая сверточные нейронные сети (CNN). Давайте рассмотрим примеры кода для создания и обучения сверточных нейронных сетей на Scala.

Пример 1: Создание сверточной нейронной сети

import org.apache.mxnet._
import org.apache.mxnet.module.Module
import org.apache.mxnet.Symbol

val data = Symbol.Variable("data")
val conv1 = Symbol.Convolution("conv1")()(Map("data" -> data, "kernel" -> s"(5, 5)", "num_filter" -> 20))
val act1 = Symbol.Activation("relu1")()(Map("data" -> conv1, "act_type" -> "relu"))
val pool1 = Symbol.Pooling("pool1")()(Map("data" -> act1, "kernel" -> s"(2, 2)", "pool_type" -> "max"))
val flatten = Symbol.Flatten("flatten")()(Map("data" -> pool1))
val fc1 = Symbol.FullyConnected("fc1")()(Map("data" -> flatten, "num_hidden" -> 500))
val act2 = Symbol.Activation("relu2")()(Map("data" -> fc1, "act_type" -> "relu"))
val fc2 = Symbol.FullyConnected("fc2")()(Map("data" -> act2, "num_hidden" -> 10))
val softmax = Symbol.SoftmaxOutput("softmax")()(Map("data" -> fc2))
val lenet = Module.create(softmax)

Пример 2: Обучение сверточной нейронной сети

val trainDataIter = ??? // загрузка обучающих данных
val valDataIter = ??? // загрузка валидационных данных
val model = lenet.fit(trainData = trainDataIter, evalData = valDataIter, numEpoch = 10)

Это лишь примеры кода для создания и обучения сверточных нейронных сетей на Scala. С помощью этих примеров вы можете начать изучать машинное обучение и глубокое обучение на этом языке программирования.

Создана 14.11.2023