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pythonとPythonとchainerに関するmanabouのブックマーク (5)

  • 日本の科学技術計算コミュニティが目指すべき姿 ―SciPy Japan 2019レポート | gihyo.jp

    4月23~24日、東京でSciPy Japan 2019が開催されました。SciPyはNumPy、matplotlib、Jupyterなど科学計算系のPythonパッケージの開発者やユーザー向けコミュニティで、アメリカでは、2002年から毎年カンファレンスが開催されています。今回は日で初めてSciPyのカンファレンスが開催されましたが、5か国から90名が参加する盛況ぶりでした。現在、多くの注目を集めているTensorFlowやChainerなどのディープラーニング用のPythonパッケージのほか、Jupyter NotebookやApache Arrow、Daskなどの技術トピックにふれる発表もあり、濃厚な2日間となったカンファレンスの内容をレポートします。 1日目:初心者向けチュートリアル 「Hands-on TensorFlow 2.0」 1日目のチュートリアルは、TensorF

    日本の科学技術計算コミュニティが目指すべき姿 ―SciPy Japan 2019レポート | gihyo.jp
  • numpyやchainerでのベクトル、行列、テンソルの積関連演算まとめ - verilog書く人

    年末年始にテンソル積と格闘しわけがわからなくなったのでメモ。 numpyのいわゆる積と呼ばれるAPIには、 numpy.multiply, numpy.dot, numpy.vdot, numpy.inner, numpy.cross, numpy.outer, numpy.matmul, numpy.tensordot, numpy.einsumとまあ結構たくさんあります。 特にnumpyについてまとめますが、chainerやtensorflowで同名のAPIが存在する場合、numpyと同じインターフェイスで設計されていますのでほぼ同じ計算をします(はずです)。 コンテンツ 要素ごとの積(*,numpy.multiply) ベクトルの積(numpy.dot, numpy.vdot, numpy.inner, numpy.cross, numpy.outer) 行列積(numpy.matm

    numpyやchainerでのベクトル、行列、テンソルの積関連演算まとめ - verilog書く人
  • pytorch超入門 - Qiita

    どうも。GIBの宮です。 公式ドキュメントベースで調べました。 chainerにかなり近い構文になってますが、少し違いがある関数もあるので注意が必要です。 facebookやニューヨーク大学が主導してるイメージの深層学習フレームワーク。 chainerからforkされたらしい。torch7もfacebookやニューヨーク大学が主導してるイメージ。 torch7はluaで且つ抽象化があまりされてないので関数がむき出し。 pytorchはかなり抽象化されておりコーディング量が減る。 2017年3月時点のデベロッパー #コミッターさんのブログ Adam Paszkeさん http://apaszke.github.io/posts.html Soumith Chintala http://soumith.ch/ #盛り上がり具合 2017年3月時点。一概にgitのグラフで盛り上がり具合が測れる

    pytorch超入門 - Qiita
  • 自作ディープラーニングモジュール(python)+LSTMでサインカーブ推定 - Qiita

    2017.9.16追記. 最近は少しupgradeしました。 https://github.com/uyuutosa/Optimizer_with_theano また、neuralstyleをコピペで試せる様にしました。 http://qiita.com/uyuutosa/items/09557f2f99e77a1b9cc2 ご参考まで。 Pythonで自作のディープラーニングモジュールを作りました(途中)。自身の勉強用です。 名前は何の捻りもないオプティマイザーです。 少ない打鍵数でネットワークがかけることを目指しています。 内部ではtheanoを用いてますが、Define by Run なchainerのほうが上位互換な気がするので、 chainerに変えるかもしれません。 記事の最後にプログラムを記載します。 LSTMとTaylorの実装は怪しいです。 使用例 Kerasの様に芋づる

    自作ディープラーニングモジュール(python)+LSTMでサインカーブ推定 - Qiita
  • Deep Learningを用いた将棋プログラムGunyanzaを公開しました

    ディープラーニング(深層学習)というのが流行っているそうです。すべての人類はディープラーニングによって実現されたAIに隷属する未来なんですってよ!!! こわーい。 そんなバラ色の技術、いっちょかみしておきたいですよね。 さて、オフィスで社長とダベっていたところ、「将棋プログラム面白そうだよね」という話になりました。お互将棋プログラムを作って闘わせようぜ、いぇー、と盛り上がり、勢いでコンピュータ将棋選手権に申し込みまでしてしまいました。 そんな経緯で、ディープラーニングをミリしら(=1ミリも知らない)な僕が、試しにディープラーニングを使って将棋AIを書いてみたらいいやん、と思いついたのでした。将棋も、ハム将棋でハム8枚落ちで負けるレベルくらい。ダメじゃん。 ミリしらなので、「チェスで何かやってるヤツがいるだろう」とアタリをつけてググった結果、Erik Bernhardssonさんによる d

    Deep Learningを用いた将棋プログラムGunyanzaを公開しました
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