TheanoでCNNを構築するために、Theanoの2次元の畳み込み関数theano.tensor.nnet.conv()について何点か調査しました。信号処理でおそらくよく使われているであろうN次元の畳み込み関数scipy.signal.fftconvolve()と比較しました。 2次元配列同士の畳み込み まずは単純な2次元配列同士で畳み込みをしてみます。 import theano import theano.tensor as T import theano.tensor.signal as signal import scipy.signal as s m = T.matrix() w = T.matrix() #ランク4にする必要がある。 o_full = nnet.conv.conv2d(m[None,None,:,:], w[None, None,:,:], border_mo

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