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Python, R, Rust, 統計, 機械学習とか

Deep Learning

Chainer + Dask で 並列 Deep Learning したい <1>

この記事は Chainer Advent Calendar 2015 17 日目の記事です。 はじめに サイズが大きいデータを Deep Learning すると学習に時間がかかってつらい。時間がかかってつらいので並列処理して高速化したい。 並列化するのに良さそうなパッケージないかな? と探…

Chainer で Deep Learning: Bokeh で Live Monitoring したい

概要 Deep Learning の学習には時間がかかるため、進捗が都度 確認できるとうれしい。その際、テキストのログ出力では味気ないので、リアルタイムでプロットを眺めたい。 いくつかの Deep Learning パッケージではそういった機能 (Live Monitoring) が提供さ…

Chainer で Deep Learning: model zoo で R-CNN やりたい

ニューラルネットワークを使ったオブジェクト検出の手法に R-CNN (Regions with CNN) というものがある。簡単にいうと、R-CNN は以下のような処理を行う。 入力画像中からオブジェクトらしい領域を検出し切り出す。 各領域を CNN (畳み込みニューラルネット…

Amazon EC2 上に Pylearn2 環境を構築する

最近 pylearn2 や theano を使って Deep Learning を少しずつ勉強しているのだが、いろいろと試す場合には処理時間が結構ネックになる。とくに画像処理をしたい場合には GPU 計算ができないとちょっと現実的でない。 とはいえ、そこそこの PC + GPU を買おう…

Theano で Deep Learning <6>: 制約付きボルツマンマシン <前編>

DeepLearning 0.1 Documentation の第六回は 制約付きボルツマンマシン (Restricted Boltzmann Machines / 以降 RBM) 。RBM は オートエンコーダとはまた別の事前学習法。かなり分量があるので、とりあえず元文書 前半のRBM の仕組みまで。 RBM を理解しにく…

Theano で Deep Learning <6の準備>: ホップフィールドネットワーク

DeepLearning 0.1 Documentation の第六回は 制約付きボルツマンマシン (Restricted Boltzmann Machines / RBM) なのだが、文書/内容とも結構 ボリュームがあるので外堀から埋めていきたい。 そのため、今回は ボルツマンマシンの前身である ホップフィール…

Theano で Deep Learning <5> : 多層 Denoising オートエンコーダ

Python Theano を使って Deep Learning の理論とアルゴリズムを学ぶ会、第五回。 目次 DeepLearning 0.1 について、対応する記事のリンクを記載。 第一回 MNIST データをロジスティック回帰で判別する 英 第二回 多層パーセプトロン 英 第三回 畳み込みニュ…

Theano で Deep Learning <4> : Denoising オートエンコーダ

Python Theano を使って Deep Learning の理論とアルゴリズムを学ぶ会、第四回。 目次 DeepLearning 0.1 について、対応する記事のリンクを記載。 第一回 MNIST データをロジスティック回帰で判別する 英 第二回 多層パーセプトロン 英 第三回 畳み込みニュ…

Theano で Deep Learning <3> : 畳み込みニューラルネットワーク

Python Theano を使って Deep Learning の理論とアルゴリズムを学ぶ会、第三回。今回で教師あり学習の部分はひと段落。 目次 DeepLearning 0.1 について、対応する記事のリンクを記載。 第一回 MNIST データをロジスティック回帰で判別する 英 第二回 多層パ…

Theano で Deep Learning <2> : 多層パーセプトロン

Python Theano を使って Deep Learning の理論とアルゴリズムを学ぶ会、第二回。 目次 DeepLearning 0.1 より、 第一回 MNIST データをロジスティック回帰で判別する 英 第二回 多層パーセプトロン (今回) 英 第三回 畳み込みニューラルネットワーク 英 第四…

Theano で Deep Learning <1> : MNIST データをロジスティック回帰で判別する

概要 ここ数年 Deep Learning 勢の隆盛いちじるしい。自分が学生の頃は ニューラルネットワークはオワコン扱いだったのに、、、どうしてこうなった?自分もちょっと触ってみようかな、と記事やらスライドやら読んでみても、活性化関数が〜 とか、 制約付き何…