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ニューラルネットワーク
勉強会
第1回
柳本 豪一
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。
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Chai...
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
• ...
ソースコード管理
• ソースコードの管理をしよう!
研究室と家で開発したコードはしっかり統合
論文・発表で使ったプログラムをしっかり保存
卒業する時にはコードを研究室にしっかり継承
コードレビューを依頼しやすくしっかりパッケージ
• クラッシュ...
理想のコード管理
• クラウド環境での管理
自動的にコードの分散管理
自動的にコードのバックアップ
インターネットを介したPCへのコードのコピー
• コードのバージョンを効率的に管理
コードの機能の対応付け
必要なバージョンのコードへの復帰
•...
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...
何はともあれ
Bitbucketを
使ってみよう
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、Ten...
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、Ten...
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...
目的のため手段を選ばず
• Chainerを使おう
LSTMや1-of-nコーディングが標準提供
• Pythonを使おう
TheanoもChainerもPython
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
gi...
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ニューラルネットワーク勉強会1

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研究グループ内で行っている勉強会の資料です

Published in: Science
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ニューラルネットワーク勉強会1

  1. 1. ニューラルネットワーク 勉強会 第1回 柳本 豪一
  2. 2. 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。
  3. 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. 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
  5. 5. ソースコード管理 • ソースコードの管理をしよう! 研究室と家で開発したコードはしっかり統合 論文・発表で使ったプログラムをしっかり保存 卒業する時にはコードを研究室にしっかり継承 コードレビューを依頼しやすくしっかりパッケージ • クラッシュに備えよう! 締め切り前でも他の環境へすぐに移行 対象コードをいつでもすぐに発見
  6. 6. 理想のコード管理 • クラウド環境での管理 自動的にコードの分散管理 自動的にコードのバックアップ インターネットを介したPCへのコードのコピー • コードのバージョンを効率的に管理 コードの機能の対応付け 必要なバージョンのコードへの復帰 • コードの閲覧範囲を制限 研究室のメンバーのみの閲覧
  7. 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
  8. 8. 何はともあれ Bitbucketを 使ってみよう
  9. 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. 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. 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
  12. 12. 目的のため手段を選ばず • Chainerを使おう LSTMや1-of-nコーディングが標準提供 • Pythonを使おう TheanoもChainerもPython
  13. 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

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