Kendi Kendine Gelişen Efficient Neural Architecture Search Modülü

PyTorch, NumPy, SciPy ve Optuna paketleri ile PySwarms modülü kullanarak, algoritmanın sürekli olarak hızlı ve kesintisiz bir şekilde, insan müdahalesi olmadan veya minimum müdahale ile öğrenmesini sağlamak istiyorum. Bu algoritma, içindeki veri kümelerinin performansını ve doğruluk oranını sürekli artıracak ve karmaşıklığını da artıracak. Yani, ChatGPT’nin OpenAI tarafından geliştirildiği gibi, bu algoritmayı da kendi kendine gelişebilir hale getirecek bir Efficient Neural Architecture Search (ENAS) modülü oluşturun. Bu modül tamamen kusursuz olmalı. Bana bu kodu oluştur

Kendi kendine gelişebilen bir Efficient Neural Architecture Search (ENAS) modülü oluşturmak, oldukça karmaşık bir görevdir ve birçok bileşeni içerir. Aşağıda, PyTorch, NumPy, SciPy, Optuna ve PySwarms kullanarak basit bir ENAS modülünün temelini atacak bir örnek kod sunuyorum. Bu kod, temel bir yapı sunmakta olup, gerçek bir uygulama için daha fazla özelleştirme ve optimizasyon gerektirebilir.

Gerekli Kütüphanelerin Kurulumu

Öncelikle, gerekli kütüphaneleri kurmalısınız. Aşağıdaki komutları kullanarak gerekli kütüphaneleri yükleyebilirsiniz:

pip install torch torchvision numpy scipy optuna pyswarms

Basit ENAS Modülü

Aşağıda, basit bir ENAS modülünün temel yapısını oluşturan bir Python kodu bulunmaktadır:

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import optuna
from pyswarms.single import GlobalBestPSO

# Basit bir Sinir Ağı Modeli
class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# Modeli Eğitme Fonksiyonu
def train_model(model, train_loader, criterion, optimizer, num_epochs=10):
    model.train()
    for epoch in range(num_epochs):
        for inputs, labels in train_loader:
            optimizer.zero_grad()
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels)
            loss.backward()
            optimizer.step()

# Hiperparametre Optimizasyonu için Hedef Fonksiyonu
def objective(trial):
    input_size = 28 * 28  # Örnek: MNIST
    hidden_size = trial.suggest_int('hidden_size', 16, 128)
    output_size = 10  # Örnek: MNIST sınıfları
    model = SimpleNN(input_size, hidden_size, output_size)
    
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
    
    # Burada bir veri kümesi yüklenmeli
    # train_loader = ...

    train_model(model, train_loader, criterion, optimizer)
    
    # Modelin doğruluğunu hesaplayın
    accuracy = ...  # Doğruluk hesaplama
    return accuracy

# Optuna ile Hiperparametre Optimizasyonu
study = optuna.create_study(direction='maximize')
study.optimize(objective, n_trials=100)

# PSO ile Modelin Parametrelerini Optimize Etme
def pso_optimize():
    # PSO parametreleri
    options = {'c1': 0.5, 'c2': 0.3, 'w': 0.9}
    dimensions = 2  # Örnek: gizli katman boyutu ve öğrenme oranı
    bounds = (0, 1)  # Parametre aralıkları

    optimizer = GlobalBestPSO(n_particles=10, dimensions=dimensions, options=options, bounds=bounds)
    cost, pos = optimizer.optimize(objective, iters=100)

# PSO ile optimizasyonu başlat
pso_optimize()

Açıklamalar

1. Model Tanımı: SimpleNN sınıfı, basit bir sinir ağı modelini tanımlar. Giriş boyutu, gizli katman boyutu ve çıkış boyutu parametreleri ile oluşturulur.

2. Eğitim Fonksiyonu: train_model fonksiyonu, verilen modelin eğitimini gerçekleştirir.

3. Hedef Fonksiyonu: objective fonksiyonu, Optuna ile hiperparametre optimizasyonu için kullanılır. Modelin doğruluğunu döndürerek en iyi hiperparametreleri bulmaya çalışır.

4. Optuna ile Hiperparametre Optimizasyonu: Optuna kullanarak modelin hiperparametrelerini optimize eder.

5. PSO ile Optimizasyon: pso_optimize fonksiyonu, PSO algoritmasını kullanarak modelin parametrelerini optimize eder.

Notlar

• Bu kod, temel bir yapı sunmaktadır ve gerçek bir uygulama için daha fazla özelleştirme gerektirebilir.
• Veri kümesi yükleme ve doğruluk hesaplama bölümleri eksiktir. Kendi veri kümenizi ve doğruluk hesaplama yöntemlerinizi eklemelisiniz.
• Modelin karmaşıklığını artırmak için daha fazla katman, farklı aktivasyon fonksiyonları veya düzenleme teknikleri ekleyebilirsiniz.
• Gerçek bir ENAS uygulaması, daha karmaşık bir mimari arama mekanizması ve daha fazla optimizasyon tekniği gerektirebilir.

Bu kodu kendi ihtiyaçlarınıza göre özelleştirerek geliştirebil