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俺とプログラミング

某IT企業でエンジニアをしてます。このブログではプログラミングに関わることを幅広く発信します。

CupyからNumpyへの変換(gpu to cpu)

chainerでcupyのndarrayから、numpyのndarrayへの変換(つまりGPUからCPUへの変換)をどうやるか少し手こずったので、メモしておきます。

Chainerチュートリアル の和訳【リカレントネットと計算グラフ編】

前回に引き続きChainerチュートリアルのリカレントネットと計算グラフ編を和訳したので公開します。なにか問題があったら教えてください。

SPP(Spatial Pyramid Pooling)を使ってCNNの精度を向上させよう

Max Poolingの代わりにSPP(Spatial Pyramid Pooling)と呼ばれる特別なプーリング層を用いることで、CNNの性能をお手軽に向上させることができる。この記事では、SPP-netの使い方や、有効性について検証した結果を紹介する。

CNNの学習に最高の性能を示す最適化手法はどれか

Adam, AdaGrad, AdaDelta, RMSpropGraves, SGD, MomentumSGDなど数ある最適化手法の中で、畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Network)の学習には、どのOptimizerをつかうのが最も適しているのかということを実験しました。

Chainerチュートリアル の和訳【Chainerの紹介と多層パーセプトロン】

バージョン1.5からFunctionSetがdeprecated(非推奨) となり、Chain, Linksなどが追加されました。バージョン1.11からTrainerが追加されました。これらの勉強ついでに【Introducion to Chainer】を和訳したので公開します。なにか問題があったら教えてくださ…

Chainerチュートリアルの勉強ノート【バージョン1.4】

巷ではTensorflowが話題ですが、気にせずChainerを使います。 ChainerのAPIは綺麗で読みやすいのがいいですね。 この記事ではChainerのチュートリアルのまとめを公開します。 一部、実験も含んでいます。

WindowsでChainerのGPU版MNISTサンプルを動かすまで【cuda 7.5】

日本発のディープラーニングフレームワークであるChainerを64ビットWindowsにインストールしてGPU版MNIST手書き文字認識サンプルを動かすところまでを解説します。 Chainer自体のインストールはとっても楽ですが、GPUで使おうとすると結構はまります。

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