Theanoによる畳み込みニューラルネットワークの実装 (1) - 人工知能に関する断創録
Theanoによる多層パーセプトロンの実装（2015/6/18）のつづき。今回は、Deep Learning Tutorialの畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network: CNN, ConvNet）を実装してみる。 CNNは人間の視覚野を参考にした手法であり、画像認識に特化したDeep Learningアルゴリズムである。ImageNetの物体認識コンテストでぶっちぎりの成果を上げた手法はさまざまな工夫があるもののこのCNNをベースにしている。 本当は一般物体認識の実験をやりたいところだけどお楽しみは後に残しておいて、まずはMNISTの手書き数字認識を追試して感触をつかみたい。 ソースコード全体はここに置いた。 畳み込みニューラルネットワーク まず今回実装する畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の構成を図でまとめてみた（Deep Lear
Theano で Deep Learning <3> : 畳み込みニューラルネットワーク - StatsFragments
Python Theano を使って Deep Learning の理論とアルゴリズムを学ぶ会、第三回。今回で教師あり学習の部分はひと段落。 目次 DeepLearning 0.1 について、対応する記事のリンクを記載。 第一回 MNIST データをロジスティック回帰で判別する 英 第二回 多層パーセプトロン 英 第三回 畳み込みニューラルネットワーク (今回) 英 第四回 Denoising オートエンコーダ 英 第五回 多層 Denoising オートエンコーダ 英 第六回の準備1 networkx でマルコフ確率場 / 確率伝搬法を実装する - 第六回の準備2 ホップフィールドネットワーク - 第六回 制約付きボルツマンマシン 英 Deep Belief Networks 英 Hybrid Monte-Carlo Sampling 英 Recurrent Neural Network
Theano の 基本メモ - Qiita
ブログ投稿の続きとして、スライドに書けなかったTheanoの細かい部分についてもう少しまとめておこうと思います。 まず、Theano 解説 はTheano特徴を簡潔に表現されているので、一読をオススメします。 ここでも書かれていますが、Theanoの特徴として、 実行時にCコードを生成してコンパイル GPUでの実行のサポート(要CUDA) 自動微分 などがあげられると思います。 Theanoの超簡略チュートリアル http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/index.html#tutorial の乱暴な要約です。 まず常にImportしておく３つ この３つはお約束です。 これだけ知っておけば概ね大丈夫 以下の事柄がだいたい理解できれば、Deep Learningの実装を読んで理解したり、変更を加えたりすることができると思います。 T.
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