RECRUIT TECHNOLOGIES Member's blog NNライブラリChainerをScikit-learn likeにガンガン拡張する
from xchainer import NNmanager import numpy as np from chainer import FunctionSet, Variable, optimizers import chainer.functions as F from sklearn.base import ClassifierMixin # NNmanager NNmanager model optimizer lossFunction model chainer.FunctionSetoptimizer chainer.optimizerslossFunction chainer.functions chainer paramsparams epoch batchsize logging forward trimOutput forward trimOutput chain
Pythonで書けるDeepLearningのライブラリを比較してみた - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 ChainerのAdvent Calendar第16日目です。 DeepLearningのライブラリの比較を行ってみました。 Chainer Advent Calendar 2015 - Qiita ライブラリ紹介 Chainer chainer.org 日本製PFIが開発したライブラリ。個人的には書きやすくて結構好き。 時系列ニューラルネットワークが組みやすいことを売りにしている。 Tensorflow Googleが公開したライブラリ https://www.tensorflow.org/www.tensorflow.org Googleが公開したことで、評判のライブラリ。 やたらとニュースになるほど凄かったが、果たして他とくらべてどうなのか。 Lasagne github.com Theanoを基盤として書きやすくしたライブラリ Kag
Chainerチュートリアル -v1.5向け- ViEW2015
PPL2016@岡山 ディープラーニングの研究開発時には、計算を支援するためのフレームワークが用いられる。ChainerはPython上で動くディープラーニングフレームワークの一つである。他の多くのフレームワークと異なり、順伝播処理を行った時の実行履歴情報をもとに逆伝播のグラフを動的に構築するdefine-by-runという方式を採用している。この方式により、分岐や再帰を含むような複雑な構造のネットワークも直感的に構築でき、加えてデバッグが容易である。また、CuPyと呼ばれるNumPyサブセットのCUDAによる行列演算ライブラリを作成し、バックエンドとして利用している。本講演では、ディープラーニングフレームワークの基礎と実装、そして課題についてChainerを通して説明する。
chainer-gogh をインストールしてみる - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? [画風を変換するアルゴリズム] (https://research.preferred.jp/2015/09/chainer-gogh/) が公開された。 機械学習にもpythonにも不慣れだが、とにかく動かしてみたい人も多いだろう。 そこで、手抜きの補足記事を書く。 [mattya/chainer-gogh] (https://github.com/mattya/chainer-gogh) chainer-gogh.pyのインストール 右上にある [download zip] から上記GitHubのデータを全て取得する。それを展開し、
Ubuntu 14.04.3 LTS に Chainer をインストールする - 不確定特異点
Deep learning のフレームワークである Chainer を試用してみたところ、サンプルの MNIST の学習に時間がかかりすぎて、これは CPU に計算させる代物ではないことを悟りました。そこで、GPU を使って計算するための環境を整えることにしました。 環境 CPU Intel Core i7-3770K@3.50GHz Memory 16 GB SSD 256 GB GPU NVIDIA GTX 960 (MSI GTX960 GAMING 4G) Chainer のバージョン 本記事の執筆時のバージョンは v1.4.0 です。（※2015/11/28追記） Ubuntu 14.04.3 LTS のインストール UNetbootin で USB に Ubuntu の iso ファイルを書き、USB ブートした上でインストールしました。SSD のパーティション構成は以下のよう
Chainerによる多層パーセプトロンの実装 - 人工知能に関する断創録
これまでDeep LearningのアルゴリズムをTheanoで実装してきた（2015/4/29）けれど、ここらで巷で大人気のライブラリChainerにも手を出してみた。Theanoの勉強を始めたあとすぐにChainerが公開された（2015/6/9）がユーザや情報が増えるまで待っていた感じ（笑）最近はコードや実験結果などを公開してくれる人が増えてきたので非常に参考になっている。目についたものはてぶに登録しているので、興味を持った手法はがしがし勉強して追試していきたい。 Chainerのバージョンは1.3.2をベースにしている。1.3からPyCUDA/scikit-cudaを独自ライブラリのCuPyに置き換えたとのことで、以前のコードは少し修正しないと動かないようだ。その分、1.3からはインストールがシンプルになっていてとてもうれしい。1.1のころは、Chainerと直接関係ないPyCUD
第51回R勉強会＠東京(TokyoR)にてLT発表しました - バイアスと戯れる
概要 10月10日に開催されたTokyoRのLTセッションにて、『Rでいろんな言語』というタイトルでRからPythonを呼ぶパッケージ{PythonInR}を紹介しました。発表の途中でスクリーンが砂嵐になるというトラブルに見舞われましたが、なんとか無事に時間内に収めることができました。 また、公開したスライドに未掲載だった{PythonInR}を使ってChainerを呼び出したコードを手直ししたので、メモ書きとして残しておきます。 第51回R勉強会＠東京（#TokyoR） : ATND speakerdeck.com 発表について LT発表スライドの概要は次の通りです。 2015年10月10日はTokyoRとPyConJPが同日に開催されました とても素晴らしいPythonを脆弱なRから活用できたらRユーザーは幸せだけど、できないのだろうか？ {PythonInR}というパッケージがあり、
【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。 - Qiita
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.c
【ディープラーニング】ChainerでAutoencoderを試して結果を可視化してみる。 - Qiita
ChainerでAutoencoderを試してみる記事です。前回の記事、「【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。」の続きとなります。ディープラーニングの事前学習にも使われる技術ですね。 本記事で使用したコードはコチラから取得できます。 1.最初に# AutoencoderとはAuto(自己) encode(符号化)er(器)で、データを2層のニューラルネットに通して、自分自身のデータと一致する出力がされるようパラメーターを学習させるものです。データだけあれば良いので、分類的には教師なし学習になります。 学習フェーズ こんなことをして何が嬉しいのかというと、 入力に合わせたパラメーター$w_{ji}$を設定できる。（入力データの特徴を抽出できる） その入力に合わせたパラメーターを使うことでディープなニューラルネットでの学習を可能にする（ランダム
Chainer で Deep Learning: model zoo で R-CNN やりたい - StatsFragments
ニューラルネットワークを使ったオブジェクト検出の手法に R-CNN (Regions with CNN) というものがある。簡単にいうと、R-CNN は以下のような処理を行う。 入力画像中からオブジェクトらしい領域を検出し切り出す。 各領域を CNN (畳み込みニューラルネットワーク) にかける。 2での特徴量を用いて オブジェクトかどうかをSVMで判別する。 R-CNN については 論文著者の方が Caffe (Matlab) での実装 (やその改良版) を公開している。 [1311.2524] Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation github.com が、自分は Matlab のライセンスを持っていないので Python でやりたい。Python でやるなら 今
PFN発のディープラーニングフレームワークchainerで画像分類をするよ(chainerでニューラルネット1) - 人工言語処理入門
1日ちょっと前に、PFNから新しいディープラーニングフレームワーク"chainer"が公開されました[1]。触ってみた感じの特徴は、pythonのコードで完結するので、システムに組込みしやすそうで、処理の内容も読みやすい。同時に、処理の内容に興味を持たずに使うには難しいという思いでした。ベースにしてあたらしいツールを作るには最適に感じるので、これから、chainerをベースにした様々な用途のツールができるのが期待されます。 CPU用インストール ~ MNISTのトレーニング ここでは、chainerのチュートリアル[1]に書いてあるとおりにインストールと初期タスクをおこなうだけです。 インストールは、githubからソースを落としてきてpython setup.py installでも、pipで入れてもいいと思います。とりあえずここではpip pip install chainer これで
DeepLearningライブラリのChainerがすごい、らしい - cvl-robot's diary
Preferred Infrastructure(以下PFI)からスピンオフした会社、Preferred NetworksのリリースしたDeepLearningライブラリのChainerがすごい、と話題になっています。*1 解説 Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました | Preferred Research 公式 Chainer: A flexible framework of neural networks GitHub pfnet/chainer · GitHub ドキュメント Chainer – A flexible framework of neural networks — Chainer 1.1.0 documentation おそらく初露出 ディープラーニング最近の発展とビジネス応用への課題 公式ツイッター chainer (@Chai
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
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CUDAなしMacで、Chainer使ってCaffeモデルをインポートして画像認識させてみる