Bagaimana untuk menggunakan bahasa Go untuk pembangunan pembelajaran mendalam?

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan pesat bidang kecerdasan buatan, pembelajaran mendalam telah menjadi salah satu teknologi yang mendapat perhatian dan nilai aplikasi yang sangat tinggi. Walau bagaimanapun, pembangunan pembelajaran mendalam biasanya memerlukan kuasa pengkomputeran yang berkuasa dan pelaksanaan algoritma yang kompleks, yang menimbulkan cabaran besar kepada pembangun. Nasib baik, bahasa Go, sebagai bahasa pengaturcaraan yang pantas, cekap, boleh disusun dan boleh dilaksanakan, menyediakan beberapa perpustakaan dan alatan yang berkuasa untuk membantu pembangun melaksanakan pembangunan pembelajaran mendalam yang lebih ringkas dan cekap. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa Go untuk pembangunan pembelajaran mendalam.

Pengenalan kepada Pembelajaran Mendalam

Pembelajaran mendalam ialah subset bidang pembelajaran mesin yang memfokuskan pada membina rangkaian saraf yang besar untuk menyelesaikan masalah yang lebih kompleks. Ia bukan sahaja boleh melaksanakan tugas seperti pengelasan, regresi dan pengelompokan, tetapi juga secara automatik mengekstrak ciri dan corak dalam data. Pembelajaran mendalam mempunyai pelbagai aplikasi, termasuk pemprosesan imej, pemprosesan bahasa semula jadi, pengecaman suara dan perlombongan data.

Pembelajaran Mendalam dalam Bahasa Go

Sebagai bahasa untuk sistem komputer moden, idea pengaturcaraan sistem bahasa Go dan prestasi cekap memberikan banyak kelebihan untuk pelaksanaan pembelajaran mendalam. Bahasa Go menyokong konkurensi tinggi, skalabiliti yang baik, ringkas dan mudah dibaca, dsb., jadi ia mempunyai potensi besar dalam pembangunan pembelajaran mendalam.

Pembelajaran mendalam dalam bahasa Go dilaksanakan terutamanya melalui penggunaan perpustakaan pembelajaran mendalam. Berikut ialah beberapa perpustakaan pembelajaran mendalam yang biasa.

1. Gorgonia

Gorgonia ialah rangka kerja pembelajaran mendalam berdasarkan bahasa Go, yang boleh membantu kami membina dan melatih rangkaian saraf. Pada terasnya, Gorgonia ialah graf pengiraan simbolik. Ini bermakna kita boleh menentukan pembolehubah, tensor dan operasi dalam graf pengiraan dan kemudian menggunakan pembezaan automatik untuk mengira kecerunan. Gorgonia juga menyediakan banyak ciri berguna seperti rangkaian neural convolutional, rangkaian neural berulang dan rangkaian adversarial generatif.

Berikut ialah program contoh mudah untuk membina, melatih dan menguji rangkaian neural yang disambungkan sepenuhnya pada set data MNIST.

package main

import (
    "fmt"
    "log"

    "github.com/gonum/matrix/mat64"
    "gorgonia.org/gorgonia"
    "gorgonia.org/tensor"
)

func main() {
    // 1. Load data
    data, labels, err := loadData()
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // 2. Create neural network
    g := gorgonia.NewGraph()
    x := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float64, gorgonia.WithShape(len(data), len(data[0])), gorgonia.WithName("x"))
    y := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float64, gorgonia.WithShape(len(labels), 1), gorgonia.WithName("y"))
    w := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float64, gorgonia.WithShape(len(data[0]), 10), gorgonia.WithName("w"))
    b := gorgonia.NewVector(g, tensor.Float64, gorgonia.WithShape(10), gorgonia.WithName("b"))
    pred := gorgonia.Must(gorgonia.Mul(x, w))
    pred = gorgonia.Must(gorgonia.Add(pred, b))
    loss := gorgonia.Must(gorgonia.Mean(gorgonia.Must(gorgonia.SoftMax(pred)), gorgonia.Must(gorgonia.ArgMax(y, 1))))
    if _, err := gorgonia.Grad(loss, w, b); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // 3. Train neural network
    machine := gorgonia.NewTapeMachine(g)
    solver := gorgonia.NewAdamSolver()
    for i := 0; i < 100; i++ {
        if err := machine.RunAll(); err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
        if err := solver.Step(gorgonia.Nodes{w, b}, gorgonia.Nodes{loss}); err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
        machine.Reset()
    }

    // 4. Test neural network
    test, testLabels, err := loadTest()
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    testPred := gorgonia.Must(gorgonia.Mul(gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float64, gorgonia.WithShape(len(test), len(test[0])), test, gorgonia.WithName("test")), w))
    testPred = gorgonia.Must(gorgonia.Add(testPred, b))
    testLoss, err := gorgonia.SoftMax(gorgonia.Must(gorgonia.Mul(gorgonia.OnesLike(testPred), testPred)), 1)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    fmt.Println("Accuracy:", accuracy(testPred.Value().Data().([]float64), testLabels))
}

func accuracy(preds mat64.Matrix, labels []float64) float64 {
    correct := 0
    for i := 0; i < preds.Rows(); i++ {
        if preds.At(i, int(labels[i])) == mat64.Max(preds.RowView(i)) {
            correct++
        }
    }
    return float64(correct) / float64(preds.Rows())
}

func loadData() (data *mat64.Dense, labels *mat64.Dense, err error) {
    // ...
}

func loadTest() (test *mat64.Dense, labels []float64, err error) {
    // ...
}

2. Golearn

Golearn ialah perpustakaan pembelajaran mesin yang ditulis dalam bahasa Go. Perpustakaan ini mengandungi banyak algoritma pembelajaran mesin klasik, seperti pepohon keputusan, mesin vektor sokongan dan K -algoritma jiran terdekat. Selain algoritma pembelajaran mesin klasik, Golearn turut menyertakan beberapa algoritma pembelajaran mendalam, seperti neuron, rangkaian saraf konvolusi dan rangkaian saraf berulang.

Berikut ialah program contoh untuk membina, melatih dan menguji perceptron berbilang lapisan pada set data XOR.

package main

import (
    "fmt"

    "github.com/sjwhitworth/golearn/base"
    "github.com/sjwhitworth/golearn/linear_models"
    "github.com/sjwhitworth/golearn/neural"
)

func main() {
    // 1. Load data
    data, err := base.ParseCSVToInstances("xor.csv", false)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    // 2. Create neural network
    net := neural.NewMultiLayerPerceptron([]int{2, 2, 1}, []string{"relu", "sigmoid"})
    net.Initialize()

    // 3. Train neural network
    trainer := neural.NewBackpropTrainer(net, 0.1, 0.5)
    for i := 0; i < 5000; i++ {
        trainer.Train(data)
    }

    // 4. Test neural network
    meta := base.NewLazilyFilteredInstances(data, func(r base.FixedDataGridRow) bool {
        return r.RowString(0) != "0" && r.RowString(1) != "0"
    })
    preds, err := net.Predict(meta)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    fmt.Println(preds)
}

3. Gorgonia/XGBoost

XGBoost ialah perpustakaan penggalak kecerunan yang terkenal yang boleh digunakan untuk pelbagai tugas pembelajaran mesin, seperti pengelasan, regresi dan pemeringkatan. Dalam bahasa Go, kita boleh menggunakan Gorgonia/XGBoost sebagai antara muka bahasa Go XGBoost. Perpustakaan ini menyediakan beberapa fungsi yang memudahkan pembangunan pembelajaran mendalam menggunakan XGBoost.

Berikut ialah program contoh untuk membina, melatih dan menguji pengelas XGBoost pada set data XOR.

package main

import (
    "fmt"

    "gorgonia.org/xgboost"
)

func main() {
    // 1. Load data
    train, err := xgboost.ReadCSVFile("xor.csv")
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    // 2. Create XGBoost classifier
    param := xgboost.NewClassificationParams()
    param.MaxDepth = 2
    model, err := xgboost.Train(train, param)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    // 3. Test XGBoost classifier
    test, err := xgboost.ReadCSVFile("xor.csv")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    preds, err := model.Predict(test)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    fmt.Println(preds)
}

Kesimpulan

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan bahasa Go untuk pembangunan pembelajaran mendalam dan memperkenalkan beberapa perpustakaan pembelajaran mendalam biasa. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang pantas, cekap, boleh disusun dan boleh dilaksanakan, bahasa Go telah menunjukkan kelebihan yang besar dalam pembangunan pembelajaran mendalam. Jika anda mencari cara yang cekap untuk melakukan pembangunan pembelajaran mendalam, menggunakan bahasa Go patut dicuba.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan bahasa Go untuk pembangunan pembelajaran mendalam?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!