原書 『Julia for Data Science - Explore the world of data science from scratch with Julia by your side』Packt Publishing(2016)
![Juliaデータサイエンス ~Juliaを使って自分でゼロから作るデータサイエンス世界の探索~](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3a7bf2ec0adb084f0b4b73cdf4f805b238dbc0d6/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fwww.nts-book.co.jp%2Fitem%2Fdetail%2Fimg6%2Fit35.jpg)
Deep Learningにはすでに各種の実装が用意されています。 Pylearn2 Caffe H2O Torch7 Cuda-convnet2 ここでは、Juliaでの実装(Juliaで書かれていて、Juliaで記述する実装)である Mocha を使ってみます。 ■Mochaとは MochaのGitHubより。 Mocha is a Deep Learning framework for Julia, inspired by the C++ framework Caffe. 文字通り、Juliaのためのディープラーニングフレームワークであり、また、Caffeに影響を受けて作られたものです。(実際、記述方法などはCaffeと似ています) ■利用できる手法 同じくMochaのGitHubより。 Effcient implementation of general stochastic gr
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