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about me
2002年4⽉ 東京⼯業⼤学⼯学部附属⼯業⾼等学校卒業後、東京電⼒株式会社に⼊社。
2005年7⽉ 家電激安店にて、家電製品・パソコンの⾃動価格収集・分析・⾃動価格算出
システムの開発を担当。
2005年10⽉ ⽶国法⼈MiningBrownie,Inc.を設⽴し代表取締役に就任。
2006年10⽉ ⽇本法⼈株式会社設⽴し代表取締役に就任。
ウェブページ解析装置およびウェブページ解析用プログラム
得上 ⻯⼀ - Ryuichi Tokugami
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Compatibility
最も表現⼒豊かで使いやすいアーキテクチャを提
供します。 C ++やPythonのようなあなたが知って
いる⾔語やネットワークを使って作業すれば、組
み込みのトレーニングアルゴリズムをカスタマイ
ズしたり、独⾃のトレーニングアルゴリズムをカ
スタマイズすることができます。
Speed & Scalability
精度を維持しながら、CPUからGPU、複数のマシ
ンまで、さまざまな環境で効率的にスケーリング
することにより、他の利⽤可能なツールキットよ
りも深い学習アルゴリズムをより迅速にトレーニ
ングおよび評価します。
Commercial-Grade Quality
洗練されたアルゴリズムとプロダク
ションリーダーで構築され、⼤量の
データセットで確実に動作します。
Skype、Cortana、Bing、Xbox、およ
び業界をリードするデータ科学者は
すでに、使⽤して商⽤AIを開発して
います。
Reader
Learner
NetworkBuilder
3つのコンポーネント
2つの
model version
v1 , v2
model-creation model-v1 model-v2
CNTK.EXE (BrainScript) YES NO
CNTK-library (Python, C++) deprecated YES
model-evaluation model-v1 model-v2
CNTK.EXE (BrainScript) YES NO
EvalDLL (C++, C#, ASP and Azure) YES NO
CNTK-library (Python, C++) YES YES
CNTK workflowTrain
TopLevel configuration
NetworkBuilder configuration
Learner configuration
Evaluation
use Model
Reader configuration
Top Level configuration
traceGPUMemoryAllocations
forceDeterministicAlgorithms
hyperCompressMemory
stderr
deviceId
excludedDevices
precision
numCPUThreads
traceLevel
rootDir = "..”
configDir = "$rootDir$/Config”
dataDir = "$rootDir$/Data”
outputDir = "$rootDir$/Output”
modelDir = "$outputDir$/Models”
deviceId = -1
command = Simple_Demo_Train:Simple_Demo_Test
precision = "float”
traceLevel = 1
modelPath = "$modelDir$/simple.dnn"
Reader configuration
CNTK Text Format Reader
HTKMLF Reader
LM sequence reader
LU sequence reader
UCI Fast Reader (deprecated)
reader = [
readerType = "CNTKTextFormatReader”
file = "$DataDir$/Train-28x28_text.txt”
input = [
features = [
dim = 784
format = "dense”
]
labels = [
dim = 10
format = "dense”
]]]
SimpleNetworkBuilder = [
# 2 inputs,
# 2 hidden layers with 50 element
nodes each,
# 2 outputs
layerSizes = 2:50*2:2
trainingCriterion =
"CrossEntropyWithSoftmax”
evalCriterion = "ErrorPrediction”
layerTypes = "Sigmoid”
applyMeanVarNorm = true
]
NetworkBuilder configuration
Simple NetworkBuilderBrainScript NetworkBuilder
BrainScriptNetworkBuilder = {
# macros are just defined inline
SigmoidNetwork (x, W, b) = Sigmoid (Plus (Times
(W, x), b)) # or: Sigmoid (W * x + b)
# network description
feat = Input {13}
...
ce = CrossEntropyWithSoftmax (labels, z,
tag="criterion")
}
Training process control
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改めまして、Cognitive ToolKit です。