"NeuralNet" (リソースオブジェクトタイプ)

詳細

  • ニューラルネットリソースには,NetModelでアクセスできるコンテンツ要素のニューラルネットワークが含まれている.

特性

  • すべてのリソースタイプに共通のResourceObjectの標準的な特性がある ».また,それぞれのリソースタイプは追加の特性を定義する.
  • コンテンツに関連付けられたニューラルネットリソースの特性には以下がある:
  • "ContentElements"NetModel["name","elem"]で利用できるコンテンツ要素名のリスト
    "ContentElementLocations"コンテンツ要素の保管場所
    "DefaultContentElement"NetModel["name"]で利用できるコンテンツ要素名
    "Format"コンテンツ要素の形式
    "ParameterizationData"パラメータ化されたネットモデルでは,内部的に使われる情報を保存する
  • リソースメタデータに関連付けられた特性には以下がある:
  • "TrainingSetData"学習データへのリンク
    "TrainingSetInformation"ネットを訓練するために使われるデータの説明
  • "ContentElementLocations"特性は,キーがコンテンツ要素名で値が場所の連想(Association)である.値として使えるのはCloudObjectLocalObjectFileURLのいずれかである.
  • 次はデータリソースをソートするために使われる特性である:
  • "InputDomains"入力タイプ("Image""Text"等)のリスト
    "TaskType"ネットが行うタスクのタイプ ("Classification","Regression")
  • ニューラルネットリソースはすべて特性"ResourceType""NeuralNet"を持つ.
  • 次はデータリソースに対するResourceObjectの広く使われる標準的な特性である:
  • "ExampleNotebook"入力と出力の例のノートブック
  • "SourceMetadata"の値は以下のキーを含むことができる連想(Association)である:
  • "Citation"出典/参照の引用
    "Creator"著者または作成者の名前
    "Date"オリジナルの出版日
    "Rights"ソースのデータ権
    "Source"オリジナルのソースへのリンク

ニューラルネットリソースを使う

  • ResourceObject内のネットにはNetModelを使ってアクセスできる.
  • 特性にはResourceObject[]["prop"]を使ってアクセスできる.
  • 多くの場合,ニューラルネットリソースにはNetModel["name","ConstructionNotebook"]で利用可能な,構築プロセスを示すノートブックがある.
  • ニューラルネットリソースは,学習済みネットを1つ含む,またはNetModelへの追加入力に基づいてパラメータ化されたコレクションから選ぶことができる.

例題

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  (1)

公開されているリポジトリからニューラルネットリソースを取り出す:

リソースにはタイプ"NeuralNet"が含まれる:

デフォルトのニューラルネットを取り出す:

入力を取り出し,ネットを使う:

スコープ  (2)

学習済みのネットを1つ含むニューラルネットリソースのメタデータを調べる:

コンテンツ要素の名前を見る:

データファイルの場所と形式を見る:

例題ノートブックを開く:

タスクタイプを見る:

入力領域を見る:

ネットと学習集合の説明を読む:

学習済みネットが複数利用可能な,パラメータ化されたニューラルネットリソースのメタデータを調べる:

パラメータ化情報を見る:

コンテンツ要素の名前を見る.複数の評価ネットがある:

パラメータを指定してネットを取り出す:

比較のためにデフォルトネットを取り出す:

同じ入力では,2つのパラメータ化は異なる確率を与える: