Theano 解説 - Risky Dune
「Deep Learning Implementation」でググるとトップに出てくることで, たまに話題になるライブラリ Theano について簡単に調べたので紹介する. 間違いがあったら是非教えて欲しい. なお, Deep Learningに関する解説は今回は行わない. TheanoとはPythonにおける数値計算用のライブラリである. 行列演算などを行う関数を提供しており, numpy/scipyの代替パッケージと思えばいいだろう. 大きな特徴は 実行時におけるC++コードの生成とコンパイル GPUサポート 解析的な微分のサポート (x^2の微分=2xという操作を自動でやってくれる) の3つである. 一部は後に詳細を説明する. これによってMultilayer Perceptronを実行するベンチマークでは, Theanoがnumpyより1.8倍, Matlabより1.6倍速いという
PythonによるDeep Learningの実装（Restricted Boltzmann Machine 編） - Yusuke Sugomori's Blog
機械学習の分野で最近話題になってきている Deep Learning。 Deep Learningでは、何層ものニューラルネットワークを用いて訓練・予測を行いますが、各層でそれぞれ学習を行い、段階的に特徴を抽出していくのがこれまでの機械学習手法と異なる点です。 最近の動向については、 Learning Deep Architectures for AI (Bengio 2009) で詳しくまとめられています。 今回は、Deep Learningにおける各層の学習で用いられている Restricted Boltzmann Machine （RBM, 制約付きボルツマンマシン）のコードを紹介します。 ソースは以下。 Referencesにも書いてあるように、RBMを含むDeep LearningのコードはDeepLearningTutorialsにあるのですが、theanoという特殊なpyth
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