DQNの生い立ち ＋ Deep Q-NetworkをChainerで書いた - Qiita
#はじめに そもそもDQNが作りたかったわけじゃなくて、他の目的でChainerを使いたかったのでその練習にDQNを書いたんですが、せっかくだし公開しようと思いました 公開しました 。またどうせ公開するなら、この機会にこれ（Q学習+関数近似）関連で持っている知識をついでに整理しようと思ってまとめました。 ニュース記事とかNatureとかNIPSの論文だけ読むと、DQN作ったDeepmind/Googleすげー！！！って感覚になりそうですが、強化学習的な歴史的経緯を考えると強化学習+深層学習になった、むしろかなり当然の成り行きで生まれた技術であることがわかります。（ATARIのゲームを人間以上のパフォーマンスでプレイするというのがビジュアル的にわかりやすかった$\leftrightarrow$問題設定が良かったというのもあります。） この記事ではNIPSとNatureの以下の２本の論文 ・
深層学習フレームワークChainerの特徴
2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降，画像認識においては畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった．CNNは画像分類だけではなく，セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くためのベースネットワークとしても広く利用されてきている．本講演では，AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに，近年提案されている様々なCNNの改良手法についてサーベイを行い，それらを幾つかのアプローチに分類し，解説する．更に，実用上重要な高速化手法について、畳み込みの分解や枝刈り等の分類を行い，それぞれ解説を行う． Recent Advances in Convolutional Neural Networks and Accelerating DNNs 第21回ステアラボ人工知能セミナー講演資料 http
word2vec の各種実装の速度比較 | カメリオ開発者ブログ
word2vec_cbow はさすがに GPU を使うだけあって元になった word2vec に比べて3倍以上高速になっています。 chainer は GPU を使うとだいぶマシになりますが、それでもかなり遅いです。ただ、 improve-word2vec ブランチの実装では、 Chainer 1.5 のものと比べて速度が1.5倍程度に改善されています（ここには示していませんが、条件によっては2倍以上の性能が出ることもありました）。残念ながらまだマージされていませんが、次のバージョンにはぜひ入ってほしいですね。 まとめ この結果を見る限り、速度に関する比較だけで言えば word2vec か gensim のどちらかを使っておけば良さそうです。 word2vec_cbow は速いですが、 GPU が必要なので動かせる環境が限定されてしまいます。逆にどうしても高速化したい場合には良い選択肢だと
Deep Learning: chainer環境の構築 on 64bit Windows - TASさんのメモ帳
参考情報 公式QuickStart: Chainer: A flexible framework of neural networks DeepLearningライブラリのChainerがすごい、らしい - cvl-robot's diary Python, gitのインストール python.jp Free Mercurial and Git Client for Windows and Mac | Atlassian SourceTree chainerのクローン作成 SourceTree上でクローンを作成。 pfnet/chainer · GitHub (https://github.com/pfnet/chainer) "新規/クローンを作成する"をクリック "元のパス/URL"に https://github.com/pfnet/chainer を入力 "保存先のパス"に保存した
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
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