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複数の出力を与える深層学習ネットを作成することは可能ですか? これを行う理由は、出力間の関係を捉えようとするためでもあります。与えられた例では、1 つの出力しか作成できません。

library(h2o)
localH2O = h2o.init()
irisPath = system.file("extdata", "iris.csv", package = "h2o")
iris.hex = h2o.importFile(localH2O, path = irisPath)
h2o.deeplearning(x = 1:4, y = 5, data = iris.hex, activation = "Tanh", 
             hidden = c(10, 10), epochs = 5)
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現在、H2O では複数の応答列がサポートされていないようです ( H2O FAQおよびH2O Google グループのトピック)。彼らの提案は、応答ごとに新しいモデルをトレーニングすることです。

(無意味な) 例:

library(h2o)
localH2O <- h2o.init()
irisPath <- system.file("extdata", "iris.csv", package = "h2o")
iris.hex <- h2o.importFile(localH2O, path = irisPath)

m1 <- h2o.deeplearning(x = 1:2, y = 3, data = iris.hex, activation = "Tanh", 
         hidden = c(10, 10), epochs = 5, classification = FALSE)
m2 <- h2o.deeplearning(x = 1:2, y = 4, data = iris.hex, activation = "Tanh", 
         hidden = c(10, 10), epochs = 5, classification = FALSE)

ただし、deepnetパッケージを介して複数の応答が利用できるようです (チェックlibrary(sos); findFn("deep learning"))。

library(deepnet)
x <- as.matrix(iris[,1:2])
y <- as.matrix(iris[,3:4])
m3 <- dbn.dnn.train(x = x, y = y, hidden = c(5,5))
于 2015-04-13T14:15:20.887 に答える