Rnn (программное обеспечение)

Пример ниже из документации rnn показывает, как обучить рекуррентную нейронную сеть для поразрядного сложения двоичных чисел.

# установка пакета rnn и зависимости sigmoid
install.packages('rnn')

# загрузка пакета rnn
library(rnn)

# создание входных данных
X1 = sample(0:127, 10000, replace=TRUE)
X2 = sample(0:127, 10000, replace=TRUE)

# создание выходных данных
Y <- X1 + X2

# перевод из десятичного в двоичный код
X1 <- int2bin(X1, length=8)
X2 <- int2bin(X2, length=8)
Y  <- int2bin(Y,  length=8)

# объединение входных данных в один тензор
X <- array( c(X1,X2), dim=c(dim(X1),2) )

# обучение модели
model <- trainr(Y=Y,
                X=X,
                learningrate   =  1,
                hidden_dim     = 16  )
Trained epoch: 1 - Learning rate: 1
Epoch error: 0.839787019539748

Используемые в пакете функции сигмоиды и их производные первоначально входили в состав rnn, однако начиная с версии 0.8.0 были вынесены в отдельный пакет R — sigmoid — с целью более широкого применения. Пакет sigmoid является зависимостью rnn и поэтому устанавливается вместе с ним^[3].

С выходом версии 0.3.0 в апреле 2016 года^[4] пакет стал шире использоваться в производственных и научных задачах. Несколько месяцев спустя на блоге The Beginner Programmer был опубликован обзор, в котором отмечалось: «R предоставляет простой и очень удобный пакет с названием rnn для работы с рекуррентными нейронными сетями»^[5], что способствовало дальнейшему росту популярности^[6].

В книге Neural Networks in R Баладжи Венкатесварана и Джузеппе Чиабурро подробно рассматривается применение rnn для демонстрации рекуррентных нейронных сетей в R^[7][8]. Пакет также используется в учебном курсе r-exercises.com «Neural network exercises»^[9][10].

Согласно журналу загрузок зеркала RStudio CRAN^[11], пакет загружают в среднем около 2000 раз в месяц с данных серверов^[12], всего с момента первого выпуска загрузок было более 100 000^[13], а по информации RDocumentation.org это помещает пакет в 15-й процентиль самых популярных пакетов для R^[14].