対話モデルの訓練/評価フレームワーク ParlAI がすごい - ディープラーニングブログ
こんにちは，Ryobot です． 本稿では ParlAI の基本的な使用法やユーザーが独自に定義できるエージェントの実装方法を解説しました． 以下，PyTorch, Chainer, TensorFlow によるエージェントの実装例を GitHub にて公開したので適宜ご覧ください． ParlAI Agent examples with PyTorch, Chainer and TensorFlow 目次 ParlAI とは？ インストールから example 実行まで ParlAI Agent の実装方法 1. 実装の流れ 2. PyTorch で RNNAgent を実装する 3. Chainer で RNNAgent を実装する 4. TensorFlow で RNNAgent を実装する 5. PyTorch で AttentionAgent (seq2seq with Atten
Chainerの学習の様子をリモートで確認するExtensionを作った - 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GWでリフレッシュして、生き返りました。 Kaggleをやっているとき（特に画像などの長い場合）にリモートで 今学習されているかどうか、誤差はどうかなどのモデルの 様子が気になることはありませんか？ 私は画像認識系のコンペを実際に行っている時に、気になることがあります。 これどうしようかと考えていたのですが、歩いている時にふと思いついたので実装しました。 このアイデアの実装のために、新しいChainerのExtensionを開発しました。（Trainerを使う想定です） アイデア Slackであれば外出中も見れると考えました。 そのため、学習の途中経過（lossなど）を投稿すれば見れる！ 実装イメージは次の図に掲載しました。 コードを見た限りだと、Extensionで実装できそうだったので、トライしました。 Extensionの実装方法 Extensio
分散深層学習パッケージ ChainerMN 公開 - Preferred Networks Research & Development
Chainer にマルチノードでの分散学習機能を追加するパッケージ ChainerMN のベータ版を公開しました。 GitHub ドキュメント ChainerMN とは ChainerMN は Chainer の追加パッケージで、Chainer を用いた学習を分散処理により高速化できます。柔軟で直感的に利用できる Chainer の利便性をそのままに、学習時間を大幅に短縮できます。1 ノード内の複数の GPU を活用することも、複数のノードを活用することもできます。既存の学習コードから数行の変更で ChainerMN を利用可能です。ChainerMN は既に社内の複数のプロジェクトで実証が行われています。 Chainer を用いた通常の学習における 1 イテレーションは下図のように Forward, Backward, Optimize の 3 つのステップからなります。 Chainer
深層強化学習ライブラリChainerRL - Preferred Networks Research & Development
Chainerを使った深層強化学習ライブラリChainerRLを公開しました． https://github.com/pfnet/chainerrl PFNエンジニアの藤田です．社内でChainerを使って実装していた深層強化学習アルゴリズムを”ChainerRL”というライブラリとしてまとめて公開しました．RLはReinforcement Learning（強化学習）の略です．以下のような最近の深層強化学習アルゴリズムを共通のインタフェースで使えるよう実装してまとめています． Deep Q-Network (Mnih et al., 2015) Double DQN (Hasselt et al., 2016) Normalized Advantage Function (Gu et al., 2016) (Persistent) Advantage Learning (Bellemar
初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。
ﾃﾞｰﾌﾟﾗｰﾆﾝｸﾞはコモディティ化していてハンダ付けの方が付加価値高いといわれるﾋﾟ-FNで主に工作担当のtai2anです。 NHKで全国放送されたAmazon Picking Challengeでガムテべったべたのハンドやロボコン感満載の滑り台とかを工作してました。 とはいえ、やっぱりちょっとディープラーニングしてみたいので1,2か月前からchainerを勉強し始めました。 せっかくなので線画の着色をしたいなーと思って色々試してみました。 線画の着色は教師あり学習なので線画と着色済みの画像のデータセットが(できれば大量に)必要です。 今回はOpenCVでカラーの画像から線画を適当に抽出しています。 抽出例 → カラーの画像を集めて線画を作ればデータセットの完成です。（今回は６０万枚くらい使っています） ネットワークの形ですが、U-netという最初の方でコンボリューションする時の層の出
【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
Chainerを使ってコンピュータにイラストを描かせる - Qiita
概要 つい一ヶ月前に提案された深層学習モデルであるDeep Convolutional Generative Adversarial Networks (以下DCGAN)をchainer上で実装した． 70万枚もの大量のイラストを使ってDCGANにイラストらしさを学習させた． 得られたモデルを利用して，コンピュータにイラストを描かせてみた． 結果としては結構上手く行った．本物と見分けがつかないというレベルではないものの，DCGANは正常にイラストらしい画像を生成できている． ネタが盛大に被って本当につらい はじめに DCGANという画像を生成するニューラルネットをchainerで実装しました。恐るべきことに、今までにない美麗さで二次元イラストも自動生成できます…！https://t.co/C8P8GbzWN1 pic.twitter.com/DWwGhF9itw — おそるべし抹茶パワー
Chainer入門と最近の機能
こちらが改訂版なので，ダウンロードするならこちらで： http://www.kamishima.net/archive/scipy-overview.pdf 第15回情報科学技術フォーラム (FIT2016) での講演「科学技術計算関連Pythonパッケージの概要」の発表資料です． * 講演ページ： http://www.ipsj.or.jp/event/fit/fit2016/FIT2016program_web/data/html/event/event72.html * 小嵜 耕平さん資料「Python とデータ分析コンテストの実践」 https://speakerdeck.com/smly/python-todetafen-xi-kontesutofalseshi-jian * サンプルファイル： https://github.com/tkamishima/fit2016tutor
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Chainerのテスト環境とDockerでのCUDAの利用
長文日記
GitHub - yusuketomoto/chainer-char-rnn: karpathy's char-rnn (https://github.com/karpathy/char-rnn) implementation by Chainer
Chainerの使い方と自然言語処理への応用
Chainer: A flexible framework for neural networks
長文日記