GitHub - Element-Research/rnn: Recurrent Neural Network library for Torch7's nn
Note: this repository is deprecated in favor of https://github.com/torch/rnn. This is a Recurrent Neural Network library that extends Torch's nn. You can use it to build RNNs, LSTMs, GRUs, BRNNs, BLSTMs, and so forth and so on. This library includes documentation for the following objects: Modules that consider successive calls to forward as different time-steps in a sequence : AbstractRecurrent :
Torch | Scientific computing for LuaJIT.
What is Torch? Torch is a scientific computing framework with wide support for machine learning algorithms that puts GPUs first. It is easy to use and efficient, thanks to an easy and fast scripting language, LuaJIT, and an underlying C/CUDA implementation. A summary of core features: a powerful N-dimensional array lots of routines for indexing, slicing, transposing, … amazing interface to C, via
Torch7の分かりにくい話 - デー
Facebookがtorchの拡張を公開したこともあり、torchを使ってみている方も出始めたようなので、自分がtorchで使う上で分かりにくかったことやハマったことなどを上げていきます。 ある程度使っている方を前提としています。 ひどいことをたくさん書きますが、torchが嫌いなわけではありません。torchはサイコーです。 リリースやバージョンについて ezinstallはgitのリポジトリをcloneしてインストールします。torchは今のところリリースの管理などしていなくて、日々更新される開発リポジトリがあるだけなので、インストールした日によって異なるバージョンがインストールされます。 たまに以下のようなコマンドを実行して更新したほうがいいです。 #!/bin/sh sudo luarocks install cwrap sudo luarocks install torch su
Torch7 のインストール - 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。私は元気です。 Facebookが一部をオープンソースにしたとかで、最近話題のTorch7について記載してみた。 Torch7とは？ http://torch.ch/:enable 科学技術計算の為の、機械学習ライブラリで、LuaJITで動作します。 CUDAなどのGPUについても実装されています。 Install 公式ホームページ通りで基本は問題ありませんが一箇所だけ変更しておいたほうが良い箇所があります。 curl -sk https://raw.githubusercontent.com/torch/ezinstall/master/install-deps | bash git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive cd ~/torch; ./install.sh
Torch vs Theano - FastML
Recently we took a look at Torch 7 and found its data ingestion facilities less than impressive. Torch’s biggest competitor seems to be Theano, a popular deep-learning framework for Python. These two have been having “who is faster” competition going for a few years now. It’s been documented in the following papers: J. Bergstra, O. Breuleux, F. Bastien, P. Lamblin, R. Pascanu, G. Desjardins, J. Tu
[MLAC 2013 7日目] Torch7でお手軽ニューラルネットワーク - a lonely miner
はじめに この記事は Machine Learning Advent Calendar 2013 の 7日目の記事です． 2013年，Deep Learning もアカデミックレベルではさまざまな分野への浸透が進み，バズワードの域を脱したように思えます． これまでは，機械学習というと，応用分野においては(分類/回帰といった)タスクを決めてしまった上でブラックボックスとして 扱うもの，という空気がありましたが， Deep Learning に代表される柔軟な，いかようにも組み上げられるモデルは，問題の性質を積極的に(特徴量としてではなく，モデル自体に)組み込むことを容易にする，大きな武器になるのではないかと感じています． 素性エンジニアリング vs モデルパラメータエンジニアリング の不毛な戦いが幕を上げた，という見方もできちゃいそうですが・・・．． さて今回は， Torch7 という，Ne
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http://learning.cs.toronto.edu/wp-content/uploads/2015/02/torch_tutorial.pdf
GitHub - facebookarchive/iTorch: IPython kernel for Torch with visualization and plotting
http://code.cogbits.com/wiki/doku.php?id=start
GitHub - torch/torch7: http://torch.ch
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