GitHub - red-data-tools/red-chainer: A flexible framework for neural network for RubyYou signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
ChainerがMicrosoft Azure, Windows に対応 | Webシステム開発／教育ソリューションのタイムインターメディア
ChainerがMicrosoft Azure, Windows に対応 #azure#Chainer#CNTK#Deep Learning#microsoft#Prefered Networks 2017年 06月 19日 fuji Chainerはどういう環境で動くであろうか。 Installation Guideを見ると、 Ubuntu 14.04/16.04 LTS 64bit CentOS 7 64bitとあるのだが、日本で特に多いWindowsが載っていない。 Windowsをサポートしていなくても、クラウド上のChainerを使って、手元のPCはWindowsというのはできるようだが、私はやったことがない。 それが、ついに、ChainerがMicrosoft Azure および Windows にも対応するようになるようだ。 詳細は、ASCII.jp の 「Chaine
ChainerとPyTorchのコードを比較する - 線形回帰編 - Qiita
最近，Deep Learning Frameworkのリリースが続いている．私は，普段は TensorFlow を使うことが多いのだが，Blog記事やGitHubの情報について，ChainerやPyTorchのコードを参考にする機会も多い．特に最近，GitHubにてPyTorchコードが増えており，PyTorchが気になる存在である一方，学習する上での情報量はChainerが多いか？といった悩ましい状況となっている． ここでは，簡単なコードを書きながら，2つのFramework(Chainer vs. PyTorch) を比較してみたい． （プログラミング環境は，以下になります： - Chainer 2.0.0 - PyTorch 0.1.12 - Python 3.5.2 (or 3.5.3) ） Chainerで線形回帰を実装 まず必要なパッケージをimportする
「Chainer」をMicrosoft Azureに最適化、Windowsもサポート
深層学習（ディープラーニング）フレームワーク「Chainer」や「Deep Intelligence in-Motion（DIMo）」を開発するPreferred Networks（PFN）は5月23日、米マイクロソフトとディープラーニング分野で戦略的協業をすると発表した。Microsoft AzureとChainerとの親和性を高めるための技術協力のほか、ディープラーニング分野の人材育成、ChainerとDIMoのマーケティングで協力する。 具体的には、2017年夏までに、ChainerをAzure IaaS上へワンクリックで展開するためのテンプレートの提供や、データサイエンス仮想マシン（ディープラーニングツールを構築済みのUbuntuベースのAzure仮想マシンイメージ）へのChainer搭載、SQL ServerのChainer対応、ChainerのWindows対応を行う。また、A
CodeIQについてのお知らせ
2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod
Chainerを用いた対話システムの実装【seq2seq】 - Qiita
はじめに 昨今，DNNs(Deep Neural Networks)の進歩が目覚ましくあらゆる分野で成功を収めています． 良く耳にするのは，画像分類や音声認識の分野ですが，対話システムも例外ではなくなりました． Pythonのライブラリ環境が充実しつつある今，DNNsを用いた対話システムの構築について簡単に紹介したいと思います． 対話システムのためのDNNsモデル 対話システムを構築するためのDNNsのモデルは大きく分けて2つあります． 大量の応答候補に対するランキング学習 -> 入力に対して応答候補文をそのまま選択 発話と応答のペアから，Encoder-Decoderモデルを学習．-> 入力に対して単語単位で応答発話生成 本記事では，後者のEncoder-Decoderモデルについて扱います． Chainerなどのライブラリが充実したおかげで，発話と応答のペアとなるデータさえあれば，誰で
Chainer:ことはじめ | Webシステム開発／教育ソリューションのタイムインターメディア
新年を迎えたので、何か新しいことをしようということで選んでみたのがChainerである。 去年の春、AlphaGoから人工知能の狂乱ブームが始まり、猫も杓子も Deep Learning を勉強しているようで、オライリージャパンの『ゼロからはじめるDeep Learing』がやたらに売れている。 もう４万部を突破しているようだが、あの本を４万人もの人が読んで理解できるなら、日本のIT技術者の層は予想より遥かに厚かったことになるが、実際には人工知能ブームに流されて買っただけで積読状態ではないかと思っている。 Deep Learning(以下ＤＬ)でよく利用されている言語がPythonである。といっても、Pythonの基本部分ではなく、NumPyを始めとする拡張部分を使いまくってDＬを実現している。つまり、Pythonの基本部分を使いこなすだけでDＬのコードが書けるわけではない。 ちょっと勉強
Chainerとチャンピオンモデルでファッションアイテム判別器を作る - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、データチームの後藤です。この記事では、一般物体認識で優秀な成績を収めた代表的なニューラルネットワークモデルを、ファッションアイテムの画像データに対して適用し、どのアーキテクチャが有用か、どれだけの精度を出せるのかを調べる実験を行います。 今回は、 AlexNet Network In Network GoogLeNet DenseNet の4つのアーキテクチャを試しました。 背景 iQONでは毎日500以上のECサイトをクロールし、一日平均1万点もの新着アイテムを追加しています。この過程で、新着アイテムがiQONのどのカテゴリに属するのかを決める必要がありますが、この作業を人手で行うと膨大なコストになってしまいます。この問題に対して我々は、アイテムの名前や説明文、画像データを活用してカテゴリを判別する仕組みを作りました。とくに画像データによる判別には、畳み込みニューラルネットワ
ライントレーサーをDeep Q Learningで教育する - Chainer - Qiita
みなさん ライントレーサーってご存知ですか？ メカトロの入門として遊んだ方もいくらかいるのではないでしょうか。 今回はChainerでやってみるDeep Q Learning - 立ち上げ編 に引き続き、 基礎体力づくりとしてライントレーサーにDQNで校庭を走らせることにしました。 GitHubにも置きました。良いパラメータやモデル、アルゴリズムなど見つけたら教えてください。 GitHub : DeepQNetworkTest/DQN003.py プログラムの雰囲気 ライントレーサーは前記Youtubeのロボと同様に光センサ1個の情報で動きます。 走行はmobile robot風に左輪と右輪の速度差などで向きを変えたり前進したりする仕様。慣性はない。 線の太さはグラフィックとして書かれている1pxを中心に幅10pxです。 緑色 そっけないルールベース ライントレーサー # 線が見えていると
ChainerでやってみるDeep Q Learning - 立ち上げ編 - Qiita
こんにちは 本業はプログラマじゃない人です。 テレビで「ディープラーニング」というキーワードがバズっているときに、 分散深層強化学習でロボット制御 | Preferred Researchを見て、 試してみたいことが出てきたので、いきなりクローンとは言わず、まず簡単なものから作った。 ⇒ 置き場：DeepQNetworkTest 狙い Pythonも初めて！Chainerも初めて！ プログラミングの作法すら分からないのに周囲にソフト屋さんがいない！ でも、自走機械に強化学習というのをやらせてみたい！ ⇒ とりあえず公開すれば教えてくれる人が出てくるかもしれない 慣性とか持っている機械を動かして見せてる事例が本当に少ない（気がする） ⇒ 次のステップで入れてみよう やったこと ConvNetJS Deep Q Learning Reinforcement Learning with Neur
深層学習フレームワークChainerの勉強に役立つページのまとめ - Qiita
はじめに 深層学習フレームワークChainerを初めて使ってみたい方やChainerを使って画像処理、言語処理などをしてみたい方向けにChainerに関する様々なページをまとめてみました。 各ページの簡単な要約も記載しています。 「情報が多すぎて何から見ればいいか分からない」という方のお役に立てれば幸いです。 基本編では、Chainerに付属するサンプルプログラムを使ったページ、 実践編では、MLP, RNN, CNNをそれぞれ使って画像分類や画像認識、自然言語生成をしているページを中心に紹介します。 ニューラルネットワーク・Chainerが初めての方向け Chainerの導入方法・環境設定 Chainer公式サイト CHAINER 1.5.1をUBUNTU14.04にインストール Chainerで始めるニューラルネットワーク Introduction to chainer Chainer
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - Qiita
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換）Python画像処理機械学習DeepLearningTensorFlow 「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、 本質的な理解等はさておき、とにかく試してみる ということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-g
Chainer Meetup #0 を開催しました。 - Preferred Networks Research & Development
2015年10月14日に、Chainer Meetup #0を開催しました。 こんにちは、PFI エンジニアの舛岡です(前回の松元さんに習い自己紹介を後ろに書きました)。製品事業部で、何でも屋として仕事をしています。research ブログに投稿する日が来るとは思ってませんでした。 Meet Upの概要 今回のMeet Upは、「開発陣がコントリビュータの方に会ってみよう」をコンセプトに開催をしました。（開発陣の2名が出張でいないという・・・・）。そのため、コントリビュータの方を招待し、13名の方に参加して頂きました。 まず始めに得居さんから、Chainer 1.5の開発方針について話をし、その後、参加者の皆様に以下の内容でLTをして頂きました。 Chainerをどのような場面で使用されているのか？ Chainerの良いところ Chainerの改善点・もっとこうしてほしい LTの総括 Ch
Introduction to Chainer — Chainer 1.0.1 documentation
Introduction to Chainer¶ This is the first section of the Chainer Tutorial. In this section, you will learn about the following things: Pros and cons of existing frameworks and why we are developing Chainer Simple example of forward and backward computation Usage of parameterized functions and their gradient computation Management of a set of parameterized functions (a.k.a. “model” in most framewo
chainerを使って回帰してみると、ちょっとはまる - Qiita
概要 はじめまして、qiitaに初投稿です。至らぬところが多いと思います。 ニューラルネットワークのフレームワークのサンプルコードは大体分類問題で、回帰の例があまりないのでトライしてみました。 はまる箇所がありました。上手な書き方を知りたいので、投稿します。 theanoだと同等の事をするのに1000行以上書きましたが、chainerだと98行でした。chainerに移行します。 GPUでも問題なく動きました。 結論: chainerすごい ソースコード chainer/example/train_mnist.pyをちょっと変えたらできました(変更点は後ろに挙げました)。 Gistに挙げました。 はまった箇所 回帰問題の場合、正解データのshapeが(データ数,)だと,batchsizeが2以上の時になぜかnumpyのbroadcastingがうまくいきません。 reshapeで(データ数
【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
【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
分散深層強化学習でロボット制御 - Preferred Networks Research & Development
新入社員の松元です。はじめまして。 “分散深層強化学習”の技術デモを作成し、公開いたしました。ロボットカーが0から動作を学習していきます！ まずはこの動画を御覧ください。 以下で、動画の見どころと、使っている技術を紹介します。 動画の見どころ Car 0(○の付いている車)が右折カーブの手前で減速する様子(右画面の白いバーのところが、ブレーキのところで赤くなっている。ニューラルネットはブレーキが最も多く報酬が得られると推測していることがわかる)。速い速度ほど報酬は大きいが、カーブを曲がりきれず壁にぶつかってしまうので学習が進むとカーブ手前でのみ減速するようになる。 目の前に車がいるときは一時停止して、いなくなってから加速する。 エチオピアには本当にこのような交差点があるらしい。 ぎりぎりですれ違う2台。学習途中ではすれ違いきれずにぶつかって倒れてしまうこともある(早送りシーン中に人が写って
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
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
TechCrunch | Startup and Technology News