深層学習ライブラリ Keras - 人工知能に関する断創録
ここ1年くらいDeep Learning Tutorialを読みながらTheanoというライブラリで深層学習のアルゴリズムを実装してきた。 深層学習の基本的なアルゴリズムならTheanoでガリガリ書くこともできたがより高度なアルゴリズムをTheanoでスクラッチから書くのはとてもきつい*1。 そんなわけでPylearn2、Lasagne、nolearnなどのTheanoベースのラッパーライブラリをいろいろ調べていたのだが、結局のところKerasというライブラリが一番よさげだと思った。KerasはバックエンドとしてTheanoとTensorflowの両方が使え、より高レイヤな表現（たぶんChainerと同レベル）で深層学習のさまざまなアルゴリズムが記述できる。TheanoやTensorflowは完全に隠蔽されており、Kerasで書かれたプログラムはまったく修正せずにTheanoとTensor
基本的なRecurrent Neural Networkモデルを実装してみた - Qiita
Recurrent Neural Network（再帰型ニューラルネット）に関心はあるが，なかなかコード作成に手がつかない，このようなケースが多くないだろうか？理由はいくつかあるが，私の場合は次のようなものが思い当たる． 単純にネットワークの構成が複雑．MLP(Multi-layer Perceptron)から入門してCNN(Convolutional-NN)に進むまでは，特殊なLayerがあるにせよ，信号の流れは順方向のみであった．（誤差の計算は除く．） MLPやCNNにおいては分かりやすい例題，（Deep Learningの’Hello World'と称される）"MNIST" があったが，そのような標準的な(スタンダードな）例題がRNNにはない． 因みにTheanoのDeep LearningやTensorFlowのTutorialは，言語モデルを扱ったものである．言語モデルに精通され
Theanoによる雑音除去自己符号化器の実装 - 人工知能に関する断創録
この記事はDeep Learning Advent Calendar 2015の9日目です。 Theanoによる自己符号化器の実装（2015/12/3）の続き。 今回は自己符号化器を継承して雑音除去自己符号化器（Denoising autoencoder）を実装した。 ソースコード全体はここ。 自己符号化器は入力をもとの入力に戻すような写像を学習する手法だったが、雑音除去自己符号化器はもっと過酷で雑音（ノイズ）を付与した入力を雑音のない状態に戻せという一見すると無茶な要求を最適化アルゴリズムにつきつける。MNISTの例だと左のようなノイズが入った画像（画像クリックで拡大）を右のようなノイズがない画像に戻す写像を学習させる。最適化アルゴリズムにこういう制約を課すだけでよりロバスト性の高い特徴が自動的に学習できるという。 ノイズ付与 ノイズ付与の方法はいろいろあるらしいがランダムにマスキングす
TheanoをWindowsにインストール - 人工知能に関する断創録
Deep Learningを実装するのによく使われるTheanoというPythonライブラリをWindowsマシンにインストールしたのでそのときの記録。ただ使うだけだったらPythonとnumpy/scipyをインストールした後にpip installs Theanoで普通に使えていた。実際、GPUが貧弱なMacbook Airではこの方法でインストールしていた。今回、PCを買い替えた（2015/1/19）こともあって、NVIDIA社のGPUを使って高速演算できるようにしてみたというわけ。私のマシンは、 OS : Windows 8.1 64bit GPU: NVIDIA GeForce GTX 760 Ti OEM という環境。Theano TutorialにもWindowsへのインストール方法は載っているけどはっきり言ってよくわからない。いろいろ調べていたところ以下の記事が自信満々で手
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