Capitalico
為替市場の時系列データ分析への
Chainer適用事例
J U N - Y A N O R I M A T S U
Engineer
http://alpaca.ai jnory@alpacadb.com
2015/10/14 Chainer Meet Up
または、
我々はなぜchainerのアップデートに2回失敗したか
自己紹介
乗松潤矢(Twitter: arrow_elpis, Github: jnory)
Alpaca (Engineer)
フリーランス
博士課程在学中(専門:自然言語処理, 統計翻訳)
今日の肩書
1行しか無いPR...
Entry Point
FXチャートにはパターンがある
すべて同一カテゴリの事象
パターン認識で検出したい
プログラミングなしでパターンを発見
Chainerによるモデル学習
入力:FXチャートの値
出力:学習時に指定したパターンっぽさ
Chainer pros.
入力データを柔軟に変えられる
コンポーネントがミニマルコンパクト
バッチごとにデータを変えたりできる
On The Flyでデータ作成できる
定義ファイルが溢れたりしない
構造を変えて実験するのが簡単
某Deep Learningフレームワークみたいに余計なことをしない
Chainer cons.
バージョンアップでpickleファイルの互換性が無くなった
コンバータを書いた
約1.5倍 (1.1との比較)
Chainer 1.3で遅くなった(?)
まとめ
Chainerは使いやすくて便利
Chainer 1.3への移行に2回失敗
1回目:値に問題
2回目:速度問題
PR#499で解決か?
→確認出来次第3回目のトライ!!
バージョンアップでモデルファイルの互換性が崩れるのは問題

Chainer Meetup LT (Alpaca)