cntk 예제

아직 데이터 리더를 파헤쳐야 할 시간이 별로 없었습니다. 지금까지, 내 노력의 대부분은 위의 질문을 해결하기 위해 가능한 방향을 탐구에 갔다. 관심이 있으시면 내 리포지토리의 마스터 분기에 CNTK 팀에서 게시한 C# 예제의 작업, 직선 변환이 포함되어 있습니다. 내 탐구의 결과는 실험 varorfun, 실험 인터프리터 및 실험 스태킹 3 가지에서 찾을 수 있습니다. 이를 염두에 두고 간단한 선형 회귀인 매우 기본적인 예제를 살펴보겠습니다. 여기에 CNTK를 사용하는 것은 완전한 과잉이며 오버 헤드 가치가 없습니다. 나는 그렇게 간단한 것을 위해 그것을 사용하지 않을 것이다. 여기서 우리의 목표는 단순히 F #에서 CNTK의 작동 방식의 기본을 설명하는 것입니다. 향후 게시물에서는 CNTK가 실제로 유용한 시나리오를 살펴보겠습니다.

보조 목표로서 현재 .NET 을 기반으로 멋진 F# API를 구축하는 몇 가지 측면에 대해 논의하고 싶습니다. 예제에는 단일 기능이 입력되어 있지만 두 개의 기능이 있는 경우 어떻게 해야 합니까? hiDim을 2로 설정해야 합니까? 입력에 대한 데이터를 어떻게 정렬해야 합니까? 이 가이드는 정말 도움이, 많은 감사 … 자습서/예제/폴더에는 파이썬 API, C# 및 브레인스크립트를 사용하는 CNTK 네트워크에 대한 다양한 예제 구성이 포함되어 있습니다. 예제는 주제별로 이미지, 언어 이해, 음성 등으로 구성됩니다. CNTK를 시작하려면 자습서 폴더의 자습서를 권장합니다. 이 게시물에서 C #에서 CNTK 106 자습서를 구현하는 방법을 보여줍니다. 이 튜토리얼 강의는 파이썬으로 작성되었으며 C #에는 관련 예제가 없습니다. 이러한 이유로 나는 C #로이 아주 좋은 튜토리얼을 번역하기로 결정했다.

튜토리얼에서 찾을 수 있습니다 : CNTK 106 : 파트 A – LSTM (기본)와 시계열 예측및 시계열 데이터를 예측하기 위해 죄 파 함수를 사용합니다. 이 문제에 대 한 장기 메모리, LSTM, 재발 신경 망 사용. 물론 이것은 바보 같은 예입니다. 나는 10.0을 생산하기 위해 매개 변수를 변경할 수있는 여러 가지 방법이 있습니다 – 나는 상수를 10.0으로 설정하거나 두 번째 가중치를 2.0으로 설정하거나 다른 많은 조합을 무한히 할 수 있습니다. 의미있는 무언가를 얻으려면 많은 다른 입력 / 출력 쌍이 필요합니다. 그러나, 우리는 이것으로 시작, 엄격하게 관련된 역학을 설명하기 위해. 모든 예제 및 자습서에 대한 개요는 코그너티브 툴킷 모델 갤러리 페이지에서도 제공됩니다. 모델에 다른 예제를 제공함으로써 이 것을 좀 더 흥미롭게 만들어 보겠습니다: 스트림 라이닝을 지원할 수 있는 CNTK의 최종 구문은 layers.default_options() 모듈입니다. 복잡한 네트워크, 그래서 나는 설명 목적을 위해 여기에 포함.