追記：本記事はChainer 1.4以前の物になります。現在の仕様とは大きく異なるので、参考程度にとどめてください。 - 前回に引き続き2回目、今回は2章を飛ばし3章のGPUの使い方について訳しました。 また、複数GPUを使うのは必要に迫られていないので取り急ぎ…

追記：本記事はChainer 1.4以前の物になります。現在の仕様とは大きく異なるので、参考程度にとどめてください。それより新しいものを書かれた方もいらっしゃるようなのでそちらも参考にしてください。i101330.hatenablog.com - 私的な理由により和訳を求め…

長い年月を再びあけて、Chainerをいじるのを再会した榊そらです。Chainerいじるのに何か出そうとしたとき、matplotlibを使ってグラフを出そうとしたのですが、 いいブログはあったんですがPython3で動かなかったので追加情報としてブログにまとめます。各種…

諸事情で最近elasticsearchを使っているんですが、しばらくはまったのでメモ。elasticsearchには、Bulk APIというデータをまとめて追加したり消したりする便利なAPIがあるんですが、これがリクエストにJSONもどきを求めるんですね。 {"index":{"_index":"nek…

ディープラーニングが面白そうだったので、始めたChainer。簡単という噂も聞き選びました。ですが、いざ手をつけようと環境を用意してから早2週間超、なかなかサンプル以上のものを動かせずに悶々としていました。そのような焦りの中、できるだけ頑張って情…

情報が増えすぎてまとめ始めたら、すごい量になったので分離しました。 目次 始めた時の状況 ChainerのMNISTのexampleを動かすまで Chainerとは Chainerを入れてexampleを走らせる MNISTってなんだ ディープラーニングってなに？ 失敗１：局所的な話にハマる…

ディープラーニングとのギャップを感じて深層学習に浮気しつつも予定通り輪読も進めています。 また更新忘れていたので二日分のまとめ 進捗 4日目の範囲 2 : 確率分布 2-1 : 二値変数 2-2 : 多値変数 5日目の範囲 2-3 : ガウス分布 2-3-1 : 条件付きガウス分…

更新をサボっている間に3日目が終了しました。 進捗 2日目の範囲 1-2-5：曲線フィッティング再訪 1-2-6：ベイズ曲線フィッティング 1-3：モデル選択 1-4：次元の呪い 3日目の範囲 1-5：決定理論 1-6：情報理論 一章を読んで 1章通して、回帰問題やクラス分類…

追記（2015/7/3 12:10） Twitterで@unnonounoさんからレスポンスをいただき、すぐに修正していただきました！以後は普通に python chainer/examples/mnist/train_mnist.py を実行すれば実行可能です！ また、このtrain_mnist.pyですが、デフォルトでCPUのみ…

Juiz(先日作った我が家のディープラーニング用マシン)が無事起動して、セットアップを進める傍ら、Labellioというサービスを使って学習して遊んでみました。 Labellioで学習体験 このLabellioってサービスは、任意の画像を学習させて識別させるということを…

ディープラーニングの話と並行して、週2でPRMLの輪読を始めました。1日で用意は大変だった.... 今日の分は、1章の始めから1-2の途中までです。 話の流れとしては、サンプリングデータを多項式でフィッティングし、その多項式の自由度を大きくするとうまくい…

ディープラーニングについて聞くきっかけがあって、面白そうだなと思っていろいろいろいろ調べ始めたのが先週のこと。 勉強ってことでPRML読もうかとか同期と話しつつ、でもこのパターン、既存の情報収集が足りてないよな、と思い調べたところ、とりあえず数…