MXNet으로 어떻게 혼합 밀도 네트워크를 만들 수 있습니까?

Question

R에서 MXNet을 평가 중이며 혼합 밀도 네트워크를 모델링하고 싶습니다. Tensorflow, Keras 및 Edward의 예는 다음에서 찾을 수 있습니다. http://cbonnett.github.io/MDN_EDWARD_KERAS_TF.html

표시된 예는 표준 분포의 혼합입니다. MXNet으로 어떻게 동일한 분석을 할 수 있습니까?

Answer 1

불행하게도 MxNet에는 아직 MDN (Mixture Density Network)이 구현되지 않았습니다. 또한 MxNet은 커뮤니티의 노력이기 때문에 귀하는 기부를 환영합니다.

Keras/TF의 코드를 마이그레이션하는 것이 아주 간단해야합니다. MxNet의 R 바인딩은 현재 사용자 지정 작업을 만들 수 없다는 측면에서 매우 제한적이지만 예제를 살펴보면 사용자 지정 작업이 필요하지는 않습니다.

def mapping(self, X): 
    """pi, mu, sigma = NN(x; theta)""" 
    hidden1 = mx.sym.FullyConnected(data=X, num_hidden=15) # fully-connected layer with 15 hidden units 
    act1 = mx.sym.Activation(data=hidden1, act_type='relu') 
    hidden2 = mx.sym.FullyConnected(data=act1, num_hidden=15) # fully-connected layer with 15 hidden units 
    act2 = mx.sym.Activation(data=hidden2, act_type='relu') 

    self.mus = mx.sym.FullyConnected(data=act2, num_hidden=self.K) # fully-connected layer with 15 hidden units 

    sigma_fc = mx.sym.FullyConnected(data=act2, num_hidden=self.K) 
    self.sigmas = mx.sym.exp(data=sigma_fc) # the variance 

    pi_fc = mx.sym.FullyConnected(data=act2, num_hidden=self.K) 
    self.pi = mx.sym.SoftmaxActivation(data=pi_fc) # the mixture components 

:

내가 여기에이 코드를 실행하지만,하지 않은 당신의 예에서 MDN 모델 MxNet 파이썬 기호 API를 사용하여 같을 것이다 어떻게