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ニューラルネットワーク勉強会1
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- 3. はじめに • ニューラルネットワークを自然言語処理応用という から勉強する勉強会です。 • 目標はChainerを使ってニューラルネットワークを 自分で構築し、自然言語処理に応用できるようにな ることです。 •個人的にはPythonとChainerを理解して、私が 使いこなすことです。 やっぱり他人に説明するのが一番の近道です!!
- 4. 未定な予定 • プログラム環境の説明 Python、Bitbucket、Chainerの説明 • Chainerを使ったニューラルネットワークの実装 多層ニューラルネットワーク、リカレントニューラ ルネットワーク(LSTM含む)の利用方法 •論文の実装 Encoder-Decoder翻訳モデル、Attentional Neural Network翻訳モデルなどなど
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- 7. 何を使うのか？ • Dropbox クラウド管理はOK バージョン管理は今ひとつ 閲覧制限は少し制約あり • Github クラウド管理、バージョン管理はOK 閲覧制限は制約あり •Bitbucket クラウド管理、バージョン管理、閲覧制限はOK
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- 9. フレームワークを使おう • Theano Montreal大学、automatic differentiation最強 •Caffe UC Berkeley、画像処理では世界的に利用される • Torch7 Ronan Collobert、Tensor便利そう • Chainer PFN、日本での利用者が多そう
- 10. フレームワークを使おう • Theano Montreal大学、automatic differentiation最強 •Caffe UC Berkeley、画像処理では世界的に利用される • Torch7 Ronan Collobert、Tensor便利そう • Chainer PFN、日本での利用者が多そう
- 11. フレームワークを使おう • Theano(新しいアルゴリズムを開発するには便利) Montreal大学、automatic differentiation最強 •Caffe UC Berkeley、画像処理では世界的に利用される • Torch7 Ronan Collobert、Tensor便利そう • Chainer(自然言語処理向きのライブラリが多い) PFN、日本での利用者が多そう
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- 13. Chainerのインストール • http://chainer.orgを見てください • 基本的なインストール方法 Python2.7ベース •pip install chainer • easy_install pip サンプルコード git clone https://github.com/pfnet/chainer.git