(編注：2016/11/17、記事を修正いたしました。) ディープラーニングの分野でテクノロジの進化が続いているということが話題になる場合、十中八九畳み込みニューラルネットワークが関係しています。畳み込みニューラルネットワークはCNN（Convolutional Neural Network）またはConvNetとも呼ばれ、ディープニューラルネットワークの分野の主力となっています。CNNは画像を複数のカテゴリに分類するよう学習しており、その分類能力は人間を上回ることもあります。大言壮語のうたい文句を実現している方法が本当にあるとすれば、それはCNNでしょう。 CNNの非常に大きな長所として、理解しやすいことが挙げられます。少なくとも幾つかの基本的な部分にブレークダウンして学べば、それを実感できるでしょう。というわけで、これから一通り説明します。また、画像処理についてこの記事よりも詳細に説明
前回の記事ではchainerのインストールからサンプルコードを使って画像識別問題を解くところまでやりました。 hi-king.hatenablog.com 今回の記事では回帰・分類問題用のシンプルなニューラルネットの作り方をやろうと思います。andとxorの論理式を学習させます。chainerでの実装の学習と、あとニューラルネットの教育目的に使いやすいなーと思ったので。2層のニューラルネットまで段階をふんで解説してるんですが、プログラム読むほうが得意、って方は一番最後のコードを先に読んだほうがわかりやすいかもしれません。 追記(7/13)型チェック chainer1.1.0から型チェックが入ったので(https://github.com/pfnet/chainer/pull/95)、識別にはfloat32を入力してint32を出力、回帰にはfloat32を入力してfloat32を出力、とい
今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス #1. インストール# まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.
はじめに pylearn2というdeep learning libraryは、installしていくつかのサンプルを動かすだけなら割と簡単です。 ただ、いざ自分の用意したデータセットを使用してdeep learningさせようと思うと意外に大変。 というわけで可能な限り簡単に自分のデータセットを使ってGRBM(Gaussian restricted Boltzmann machine)を行うためのパイプラインを作成しました。 なんか間違ってたら適当に修正して下さい。 hoge_dataset.pyとgrbm.yamlはこちらのプログラムにいくつか私が変更を加えたものです。 私が作成したものではないパラメータ等ありますので、元のリポジトリもご参照下さい。 github.com 方法 pylearn2のinstallはいろんなところで書かれていますので割愛します。 自分のデータセットを作成 識
Description The library allows you to formulate and solve Neural Networks in Javascript, and was originally written by @karpathy (I am a PhD student at Stanford). However, the library has since been extended by contributions from the community and more are warmly welcome. Current support includes: Common Neural Network modules (fully connected layers, non-linearities) Classification (SVM/Softmax)
UC BerkeleyのBVLCを中心にオープンソースで開発しているDeep LearningライブラリのCAFFE。C++/CUDAで書かれているので使い勝手が良く素晴らしいライブラリ。定番のVision系タスクのことは大体できるが、それ以外はまだ開発中って感じ（そもそも開発されるか不明）で、機能拡張したくなる場合があると思う。 そこで、Layerを作るために知っておくべきことをメモ。殴り書き。（誰かが見ると思って書いていないので、上から読んでいっても一回では理解できないと思う。３回くらい読めばわかるかも。文章も適当。） もし、見て参考にする人がいるとすれば、CAFFEの使い方がある程度わかっている人向けの内容。 CAFFEの基礎 CAFFEでの学習は基本的に、Netクラス、Solverクラスを使って行われる。どのように使われるかはtools/caffe.cpp:train()を見ると割
こんにちは、シバタアキラです。この度PyDataの本家であるアメリカのコミュニティーで半年に一度開催されているPyDataカンファレンスに出席するため、NYCに行って来ました。11/22-11/23の二日間の日程で行われ、延べ250人ほどが参加したイベントです。その時の模様は、先日のPyData Tokyo第二回ミートアップでもご説明させていただき、また後日記事化されると思いますので、そちらをぜひご覧いただければと思います。 今回はそのPyData NYCカンファレンスで私が発表してきたミニプロジェクトについてお話します。最近各所で話題に上がるディープラーニングですが、これを使った応用を「カメリオ」のサービス向上のために使えないか、というのがそもそものプロジェクトの着想でした。今回PyData Tokyoオーガナイザーとして、またディープラーニングで色々と面白い実験をしている田中さん（@a
Description The library allows you to formulate and solve Neural Networks in Javascript, and was originally written by @karpathy (I am a PhD student at Stanford). However, the library has since been extended by contributions from the community and more are warmly welcome. Current support includes: Common Neural Network modules (fully connected layers, non-linearities) Classification (SVM/Softmax)
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