Rust を使用して単純なニューラル ネットワークを作成する手順

Rust は、安全性、パフォーマンス、同時実行性に重点を置いたシステムレベルのプログラミング言語です。オペレーティング システム、ネットワーク アプリケーション、組み込みシステムなどのシナリオに適した安全で信頼性の高いプログラミング言語を提供することを目的としています。

Rust のセキュリティは主に、所有権システムと借用チェッカーという 2 つの側面から来ています。所有権システムにより、コンパイラはコンパイル時にコードのメモリ エラーをチェックできるため、一般的なメモリの安全性の問題が回避されます。 Rust は、コンパイル時に変数の所有権の転送のチェックを強制することで、メモリ リソースが適切に管理および解放されることを保証します。ボロー チェッカーは、変数のライフ サイクルを分析して、同じ変数が複数のスレッドによって同時にアクセスされないようにすることで、一般的な同時実行セキュリティの問題を回避します。これら 2 つのメカニズムを組み合わせることで、Rust は非常に安全なプログラミング環境を提供し、開発者がより信頼性の高いソフトウェアを作成できるようにします。

Rust のパフォーマンスは主に、ゼロコストの抽象化とガベージ コレクションがないという 2 つの側面によってもたらされます。ゼロコストの抽象化とは、コードの実行効率に悪影響を与えることなく、Rust がジェネリックスやパターン マッチングなどの高級言語の抽象機能を提供することを意味します。ガベージ コレクションがないことは、Rust がメモリを効果的に管理し、ガベージ コレクションによるパフォーマンスの低下を回避できることを意味します。これらの機能により、Rust は高性能で安全なプログラミング言語になります。

次に、Rust を使用して単純なニューラル ネットワークを構築する方法を見てみましょう。

まず、ニューラル ネットワーク フレームワークを選択する必要があります。 Rust には、TensorFlow、PyTorch、Caffe など、優れたニューラル ネットワーク フレームワークが多数あります。しかし、ここではrustlearnを使用することにしました。 Rustlearn は、線形代数と統計計算に焦点を当てた軽量の機械学習ライブラリです。

次に、ニューラル ネットワークの構造を定義する必要があります。 Rustlearn では、NeuralNet と呼ばれる構造を使用してニューラル ネットワークを定義できます。コードは次のとおりです。

let mut net = NeuralNet::new(&[2, 3, 1]);

この例では、入力層に 2 つのニューロン、隠れ層に 3 つのニューロン、出力層に 1 つのニューロンを持つ 3 層ニューラル ネットワークを定義します。

次に、ニューラル ネットワークのトレーニング データを定義する必要があります。この例では、単純な論理ゲート データセットを使用します。コードは次のとおりです。

let x = Array::from_vec(vec![vec![0., 0.], vec![0., 1.], vec![1., 0.], vec![1., 1.]]);
let y = Array::from_vec(vec![vec![0.], vec![1.], vec![1.], vec![0.]]);

この例では、4 つのサンプルを含むトレーニング データ セットを定義します。各サンプルには 2 つの特徴と 1 つのラベルが含まれます。

最後に、rustlearn の train メソッドを使用してニューラル ネットワークをトレーニングできます。コードは次のとおりです。

net.train(&x, &y, SGD::default(), Loss::MSE, 1000);

この例では、確率的勾配降下アルゴリズム (SGD) と平均二乗誤差損失関数 (MSE) を使用して、ニューラル ネットワークを 1,000 回トレーニングします。

完全なコードは次のとおりです:

use rustlearn::prelude::*;
use rustlearn::neural_network::{NeuralNet, SGD, Loss};

fn main() {
    let mut net = NeuralNet::new(&[2, 3, 1]);
    let x = Array::from_vec(vec![vec![0., 0.], vec![0., 1.], vec![1., 0.], vec![1., 1.]]);
    let y = Array::from_vec(vec![vec![0.], vec![1.], vec![1.], vec![0.]]);
    net.train(&x, &y, SGD::default(), Loss::MSE, 1000);
}

以上がRust を使用して単純なニューラル ネットワークを作成する手順の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。