신경망 / 딥 러닝을 설계하고 적용하기위한 시각적 도구가 있습니까? [닫은]

나는 caffe, Theano, TensorFlow, keras와 같은 머신 러닝과 딥 러닝을위한 많은 라이브러리가 있다는 것을 알고 있습니다. 그러나 저는 신경망의 아키텍처를 알고 싶어하는 것 같습니다.

서로 다른 네트워크 설계를 실험하고 자체 데이터에 적용 할 수있는 (시각적) 도구가 있습니까?

TensorFlow Playground 와 같은 것이지만 n 차원 데이터와 다른 레이어 유형을 생각하고 있습니다.

미리 감사드립니다!

예, 드래그 앤 드롭만으로 신경망을 설계하고 적용하는 데 사용할 수있는 많은 도구가 있습니다. 그중 하나는 Deep Cognition Inc 에서 개발 한 Deep Learning Studio 입니다. 생산중인 시각적 인터페이스를 갖춘 강력한 딥 러닝 플랫폼은 데이터 수집에 대한 포괄적 인 솔루션을 제공합니다 , 모델 개발, 교육, 배포 및 관리. Deep Learning Studio 사용자는 TensorFlow, MXNet 및 Keras와의 강력한 통합을 통해 딥 러닝 솔루션을 신속하게 개발 및 배포 할 수 있습니다.

자동 ML 기능은 신경망 모델을 자동 생성합니다.

caffe에는 Expresso ( http://val.serc.iisc.ernet.in/expresso/ ) 라는 타사 도구가 있어 시작하는 데 도움이되는 GUI를 제공합니다.

또한 NVIDIA DIGITS ( https://developer.nvidia.com/digits )는 대화 형 도구라고 주장합니다.

DIGITS는 데이터 관리, 다중 GPU 시스템의 신경망 설계 및 교육, 고급 시각화를 통해 실시간으로 성능 모니터링, 배포 할 결과 브라우저에서 최상의 성능 모델 선택과 같은 일반적인 딥 러닝 작업을 단순화합니다. DIGITS는 완전히 상호 작용하므로 데이터 과학자는 프로그래밍 및 디버깅이 아닌 네트워크 설계 및 교육에 집중할 수 있습니다.

도움이 되었기를 바랍니다!

문제에 대한 최적의 네트워크 아키텍처를 찾는 프로세스는 딥 러닝 프로세스의 핵심입니다. 여기서는 사전 지식을 사용하여 성능을 최적화합니다.

솔직히, 나는 당신이 제안한 GUI가 어떻게 다음과 같은 목적을 달성 할 수 있는지 알지 못한다.

• 주어진 아키텍처를 평가하려면 데이터에 대한 네트를 처음부터 훈련해야합니다. 심층 신경망의 경우 시간이 오래 걸릴 수있는 프로세스입니다. 따라서 클릭 할 때마다 1 시간의 계산이 필요한 경우 그래픽 UI의 이점을 거의 모두 이용할 수 있습니다.

• 대부분의 구현 (caffe, TensorFlow)에는 아키텍처 변경 (레이어 변경, 하이퍼 파라미터 조정)이 단일 문자열 또는 상수의 값을 변경하는 것만으로 실제로 GUI가 필요하지 않은 간단한 구문이 있습니다.

반면에 찾고자하는 것이 매개 변수 튜닝 비즈니스에 대한보다 체계적인 접근 방법 인 경우 자동 매개 변수 튜닝 에서 읽을 수 있습니다.

예. Mac 용 Apple App Store에서 사용할 수있는 "Neural Network Designer"라는 소규모 신경망을위한 새로운 시각적 편집기가 있습니다.

브라우저에서 학습하고 사용자가 코드 생성 Python을 내보낼 수있는 드래그 앤 드롭 신경망 사용자 인터페이스 (Ennui)를 연구하고 있습니다. 우리는 밀도, 컨볼 루션, 맥스 풀링, batchnorm 등을 포함한 다양한 계층을 가지고 있습니다. ResNets와 같은 분기 형 모델 구축도 지원됩니다. 몇 가지 일반적인 시각화도 구현했습니다.

엔 누이의 사진입니다

다음은 시각화 예입니다.

웹 사이트 https://math.mit.edu/ennui를 방문 하십시오

오픈 소스 구현은 https://github.com/martinjm97/ENNUI에 있습니다.

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