DNN推論用ライブラリ「Menoh」リリースについて - Preferred Networks Research & Development
Python以外も使いたくないですか？ 特にDeepLearning界隈で． Menoh開発者の岡田です．この記事ではMenohの紹介と開発に至った動機について説明します． Menohのレポジトリ： https://github.com/pfnet-research/menoh Menoh（メノウ）は学習済みのDNNモデルをONNX形式から読み込んで動作させる推論専用のライブラリです．実装はC++で書きましたが，C言語のインターフェースを持たせて，他の言語用からもその機能を呼び出しやすくしてあります．リリース時点でC++版ラッパーとC#版ラッパー，Haskell版ラッパーがあり，Ruby版ラッパーとNodeJS版ラッパー，Java（JVM）版ラッパーが開発中です．バックエンドにはIntelの開発しているMKL-DNNを採用し，GPUが無くてもIntel CPUが使える環境で高速にモデルの
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
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
ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識（猫認識として有名）[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
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