基于Weka和deeplearning4j的深度学习

Question

我正在寻找关于如何使用Weka GUI运行深入学习的文档。我下载了deeplearning4j包并尝试运行这些示例。

下面的三个例子解释了如何在命令行中，在java和Weka工作台GUI中以编程方式构建神经网络。但是如果我浏览一下，就没有GUI的部分了。因此，我只是环顾GUI，在分类器部分找到了算法，并试图运行它。该算法表示，它已经在训练数据上建立了2天的模型。我正在使用虹膜数据集(150个点)，需要这么长时间吗？

--我最终想要使用的数据集--包含280万行，由85列组成。，这是网络攻击的网络日志，大多数数据点都是良性的。我想运行一个深度学习算法和一个支持向量机，并比较结果。，我不知道我是否能够将这么多数据加载到weka中。我可以将列减少到20列，但行数仍在280万左右。--我有4-7天的时间来完成这个任务。(我可以将我的设置减少到15万行和20个列，以便在时间内运行)，是一个错误的工具。我应该切换到python中的Matlab或Keras。我是一个机器学习的完全新手，以前只使用Weka为另一个项目运行一次支持向量机。我认为Weka是一个很好的选择，因为我是一个初学者。

请提供指向教程的链接，这些教程演示如何使用Weka GUI进行深入学习，或者建议其他初学者友好的方法来运行深度网络。

Answer 1

1. 检查此链接：https://deeplearning.cms.waikato.ac.nz/install/
2. 你所描述的5到7天的任务看起来不现实。
3. 使用'weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron -L 0.3 -M 0.2 -N 500 -V 0 -S 0 -E 20 -H a‘在不到1秒的时间内运行(RAM =12-H，Intel Xeon，X5650 @ 2.67GHz)，结果如下： 正确分类实例146 97.3333 % ===混淆矩阵=== A b c<-分类为 50 0 0\x{e76f}a=虹膜-setosa 0 482 x b= Iris-versicolor 0 2 48 c=虹膜-处女膜