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勉強目的でRustで簡単なMLPの実装
はじめに
Deep Learningを触る機会があったので、両方の勉強目的を含めて
Rustで簡単なMLP(Multi Layer Perceptron)の実装をしてみました。
基本的には実装アルゴリズは有名なオライリーのお魚本を参考にしています。
実装ポイント
layerを一つずつ設定できるようにしています。
有名なPythonライブラリの例でいくと、sklearnよりはPytorchの方に近い感じです。
let mut layers = Vec::new();
let layer1 = Layer::new(input_size, hidden_size, activation::Activation::Relu);
layers.push(layer1);
let layer2 = Layer::new(hidden_size, output_size, activation::Activation::Sigmoid);
layers.push(layer2);
リポジトリ
リポジトリは以下です。
もし、興味があれば見てみて頂けると嬉しいです。
おわりに
LossがEpochごとに減少いくことを確認できましたが、
モデルのちゃんとした評価はできていなかったりするので、
全然未完成の状態ですが、Zenn初投稿ネタということで投稿してみました。
気が向いたら新たな機能の実装やGUIでの可視化などやっていこうと思ってます。
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