NVIDIA Deep Learning Dayでの講演内容です． ディープラーニングの最新の研究成果として強化学習によるロボットカーの制御，バラ積みロボットの認識，駐車場の検出，センサデータからの異常検知，画像生成を紹介しています。Read less
ディープラーニングの最新動向
NVIDIA Deep Learning Dayでの講演内容です． ディープラーニングの最新の研究成果として強化学習によるロボットカーの制御，バラ積みロボットの認識，駐車場の検出，センサデータからの異常検知，画像生成を紹介しています。Read less
機械学習ライブラリ Chainerの紹介 - 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と呼ばれる機械学習ライブラリを紹介しようと思います。 Chainerについて Chainerとは？ ChainerはPreffered Networksが開発したニューラルネットワークを誤差伝播で学習する ライブラリです。(Python)chainer.org 特徴として、Chainer は、「実際に Python のコードを用いて入力配列に何の処理が適用されたかだけを記憶しておき、それを誤差逆伝播の実行に使います」だそう。 Install sudo pip install chainer 基本的にこれだけのインストールが非常に簡単なソフトウェアです。 他のライブラリとの比較 ディープラーニングが活かすIoTより抜粋。 個人的に注目した違いは以下の3点 CaffeもTheanoも勉強することが多い。（設定ファイルとか） 短く書け
chainerでニューラルネットを学んでみるよ(chainerでニューラルネット2) - 人工言語処理入門
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
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
DQNの生い立ち ＋ Deep Q-NetworkをChainerで書いた - Qiita
はじめに そもそもDQNが作りたかったわけじゃなくて、他の目的でChainerを使いたかったのでその練習にDQNを書いたんですが、せっかくだし公開しようと思いました 公開しました 。またどうせ公開するなら、この機会にこれ（Q学習+関数近似）関連で持っている知識をついでに整理しようと思ってまとめました。 ニュース記事とかNatureとかNIPSの論文だけ読むと、DQN作ったDeepmind/Googleすげー！！！って感覚になりそうですが、強化学習的な歴史的経緯を考えると強化学習+深層学習になった、むしろかなり当然の成り行きで生まれた技術であることがわかります。（ATARIのゲームを人間以上のパフォーマンスでプレイするというのがビジュアル的にわかりやすかった$\leftrightarrow$問題設定が良かったというのもあります。） この記事ではNIPSとNatureの以下の２本の論文 ・ V
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
【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（ランダム値
【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.co
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