Deep learning Libs @twm

深層学習ライブラリの
現在
2015-10-24 @WebTokyoMining
1

今日の内容
• 自己紹介
• 深層学習学習リソース
• 神経回路網と実装
• 深層学習ライブラリ
• 主要深層学習ライブラリの特徴
• モデル実装の違い
2

自己紹介
• バクフー株式会社代表取締役柏野雄太 (かしのゆうた)
• 大規模リアルタイムデータのデータプラットフォーム
• PPPP preprocess /process /persistence /providing
4

http://socio.bakfoo.com/
socio@bakfoo.com
Closed Beta

自己紹介
• 大規模リアルタイムのデータプラットフォーム
リアルタイムデータ前処理処理ストア提供
tweets 整形自然言語処理・分類 API, 検索, 可視化
気象データ変換分類・異常値検知
API, 検索,ストリー
ミング
位置データ変換分類
API, 検索, スト
リーミング
経済データ整形・変換異常値検知 API, 検索, 可視化
6

自己紹介
• Zope3の開発
• Python
• いくつかの本
• PyCon JP 2015でのトーク
• バックグラウンドは宇宙物理学
• 大規模データ統計解析，科学計算
• 深層学習ウオッチャー: 2012年Hinton講義
https://goo.gl/GG4Bo8
https://www.coursera.org/course/neuralnets
7

本日のターゲット層
• PyLearn2やCaffeやChainerなどのexampleを動
作させたけれど，その後どうすればわからない人
• 岡谷本を読んだけれど，結構目が泳いでしまった
人
• Model Zooの学習済みモデルしか利用したことの
無い人
9

このトークで話さないこと
• モデルを沢山だしません
• 最新の学術的トピックもだしません
• Dropout, Whitening, Batch Normalisation, Maxoutなど
重要ですがややこしくなるものは割愛します
• モデルの評価，グリッドサーチ，計算機実験の話もしま
せん
• シンギュラリティや「人工知能」の話もしません
10

深層学習ライブラリ狂騒
• 2014年から2015年の前半，毎週のように新しい深層
学習ライブラリが話題に
• 新しいライブラリの出現は最近はピークアウトしてい
ます
• 今回のトークを申し出た時期は，狂騒的な時期でした
• 状況が変化していますので，話す内容も少し汎用的な
ものにします．
11

DLのモデリングができる
深層学習の基礎を取得済み
12

深層学習学習リソース
13

動画講義 (全力でオススメ)
• Deep Learning Summer School 2015
• Hugo Larochelle (Twitter/U of Sherbrooke)
• Nando de Freitas (Oxford)
• CS231n: CNN for Visual Recognition
• CS224d: DL for Natural Language Processing
http://videolectures.net/deeplearning2015_montreal/
http://cs231n.stanford.edu/
http://cs224d.stanford.edu/index.html
https://www.cs.ox.ac.uk/people/nando.defreitas/machinelearning/
https://goo.gl/UWtRWT
14

書籍
• 古典: Bengio et.al. 2015 DLBook
• Theano Tutorial
• Neural Networks and Deep Learning
• 岡谷貴之著深層学習 (機械学習プロ)
• 神嶌敏弘編深層学習: Deep Learning
http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/dlbook/
http://neuralnetworksanddeeplearning.com/
http://deeplearning.net/tutorial/deeplearning.pdf
15

神経回路の数理表現
17
h(k)
(x) = g(a(k)
(x))
a(k)
(x) = b(k)
+ W (k)
h(k 1)
(x)
…
…
…
1
1
1
b(3)
b(2)
b(1)
W (1)
W (2)
W (3)
x1 x2 xd
a(3)
(x) = b(3)
+ W (3)
h(2)
(x)
= b(3)
+ W (3)
g(b(2)
+ W (2)
h(1)
(x))
= b(3)
+ W (3)
g(b(2)
+ W (2)
g(b(1)
+ W (1)
x))
h(0)
(x) = x
h(1)
(x) = g(a(1)
(x))
h(2)
(x) = g(a(2)
(x))
a(1)
(x) = b(1)
+ W (1)
h(0)
(x)
a(2)
(x) = b(2)
+ W (2)
h(1)
(x)
a(3)
(x) = b(3)
+ W (3)
h(2)
(x)
h(3)
(x) = o(a(3)
(x))
= f(x)
a(1)
(x)
a(2)
(x)
a(3)
(x)
h(2)
(x)
h(1)
(x)
f(x) = h(3)
(x)
g
g
o
b(1)
W (1)
b(3)
b(2)
W (2)
W (3)
x

マルチレイヤー神経回路
• L個の隠れ層の神経回路
• プレ活性
• 隠れ層活性
• 出力層活性
• レイヤーは関数適用に他ならない
18
h(k)
(x) = g(a(k)
(x))
a(k)
(x) = b(k)
+ W (k)
h(k 1)
(x)
h(L+1)
(x) = o(a(L+1)
(x))
= f(x)
a(1)
(x)
a(2)
(x)
a(3)
(x)
h(2)
(x)
h(1)
(x)
f(x) = h(3)
(x)
g
g
o
b(1)
W (1)
b(3)
b(2)
W (2)
W (3)
x

機械学習と損失関数
• パラメータ・トレーニングセット
• 目的関数最小化
• 損失関数・正則関数
a(1)
(x)
a(2)
(x)
a(3)
(x)
h(2)
(x)
h(1)
(x)
f(x) = h(3)
(x)
g
g
o
b(1)
W (1)
b(3)
b(2)
W (2)
W (3)
x
l(f(x), y)
✓ = {W (1)
, b(1)
, ..., W (L+1)
, b(L+1)
}
(x(t)
, y(t)
)
⌦(✓)
l(f(x(t)
; ✓), y(t)
) = logf(x(t)
)y
L(✓) =
1
T
X
t
l(f(x(t)
; ✓), y(t)
) + ⌦(✓)
argmin✓L(✓)
19

勾配降下と確率的勾配降下
• 目的関数Lを最小化：勾配の方向にθを動かす
• 確率的勾配降下：ミニバッチ t だけをみて勾配
計算
= r✓l(f(x(t)
; ✓), y(t)
)
✓ ✓ + ↵
Lの等高線
α: 学習率
20

勾配の計算：誤差逆伝搬
• 目的関数を最小にするには勾配の計算が必要
• 勾配の計算＝誤差逆伝搬 = r✓l(f(x(t)
; ✓), y(t)
)
✓ ✓ + ↵
a(1)
(x)
a(2)
(x)
a(3)
(x)
h(2)
(x)
h(1)
(x)
f(x) = h(3)
(x)
g
g
o
b(1)
W (1)
b(3)
b(2)
W (2)
W (3)
x
l(f(x), y)
a(1)
(x)
a(2)
(x)
a(3)
(x)
h(2)
(x)
h(1)
(x)
f(x) = h(3)
(x)
g
g
o
b(1)
W (1)
b(3)
b(2)
W (2)
W (3)
x
l(f(x), y)
rW (2) l(f(x), y) ra(2)(x)l(f(x), y)h(2)
(x)T
ra(2)(x)l(f(x), y) rh(2)(x)l(f(x), y) [..., g0
(a(2)
(x)), ...]
rh(2)(x)l(f(x), y) W(3)T
ra(3)(x)l(f(x), y)
21

• Hugo Larochelleの講義にGo https://goo.gl/UWtRWT
a(1)
(x)
a(2)
(x)
a(3)
(x)
h(2)
(x)
h(1)
(x)
f(x) = h(3)
(x)
g
g
o
b(1)
W (1)
b(3)
b(2)
W (2)
W (3)
x
l(f(x), y)
a(1)
(x)
a(2)
(x)
a(3)
(x)
h(2)
(x)
h(1)
(x)
f(x) = h(3)
(x)
g
g
o
b(1)
W (1)
b(3)
b(2)
W (2)
W (3)
x
l(f(x), y)
rW (2) l(f(x), y) ra(2)(x)l(f(x), y)h(2)
(x)T
(a(2)
(x)), ...]
rh(2)(x)l(f(x), y) W(3)T
ra(3)(x)l(f(x), y)
22

• 主要DLライブラリは勾配を自動に計算
• 実はあまり気にしないでいい
a(1)
(x)
a(2)
(x)
a(3)
(x)
h(2)
(x)
h(1)
(x)
f(x) = h(3)
(x)
g
g
o
b(1)
W (1)
b(3)
b(2)
W (2)
W (3)
x
l(f(x), y)
a(1)
(x)
a(2)
(x)
a(3)
(x)
h(2)
(x)
h(1)
(x)
f(x) = h(3)
(x)
g
g
o
b(1)
W (1)
b(3)
b(2)
W (2)
W (3)
x
l(f(x), y)
rW (2) l(f(x), y) ra(2)(x)l(f(x), y)h(2)
(x)T
(a(2)
(x)), ...]
rh(2)(x)l(f(x), y) W(3)T
ra(3)(x)l(f(x), y)
23

ライブラリ利用で必要なのは
• データを入れる場所：テンソル
• レイヤーの表現
• 活性化関数・出力関数
• 損失関数
• 最適化法
• 勾配計算（誤差伝搬）
• GPUへの対応
a(1)
(x)
a(2)
(x)
a(3)
(x)
h(2)
(x)
h(1)
(x)
f(x) = h(3)
(x)
g
g
o
b(1)
W (1)
b(3)
b(2)
W (2)
W (3)
x
l(f(x), y)
24

深層学習ライブラリ
25

DLライブラリ@GitHub
• GitHubにあるWatcherが二人以上 2015-10-20
• “deep learning” : 393
• “theano”: 239
• “caffe”: 281
• 多すぎて全部フォローなどできません．
26

• “deep learning”をライブラリ別にみると…
27

• “deep learning”を言語別にみると…
28

• “theano”をライブラリ別にみると…
29

深層学習汎用ライブラリ
• 汎用ライブラリ(General Purpose) =色々なモ
デルを構築できる OverFeatのようにCNN特化でなく
• オープンソースである．
• 開発が継続中である．
30

DLライブラリ世代論
• 第一世代: GPU対応
• Theano, Torch
• 第二世代: プレトレーニングモデル利用 DIY時代
• Caffe, PyLearn2
• 第三世代: より使いやすく，より速くmulti-GPU
• Keras, Lasagne, Chainer, Neon
31

主要ライブラリ7つ
• Theano
• Torch7
• Caffe
• Keras
• Lasagne
• Chainer
• Neon
32

主要深層学習
ライブラリの特徴
33

Theano
• James Bergstra+ (montreal/Bengio)
• Python/Cython
• GPU：独自(CUDA/cuDNN)
• DLライブラリの草分け
• 強力な自動微分機能，NumPyとシームレス
• 独自のPython → C変換で高速
• 数々のDLライブラリのビルディングブロックに
• 益々開発が活発になっている
https://github.com/Theano/Theano
34
Licence multiGPU Binding Activity
BSD △ ◎

Torch7
• Ronan Collobert (FB AI), Koray Kavukcuoglu (G
DeepMind), Clement Farabet (Twitter)
• GPU: cutorch (CUDA/cuDNN/OpenMP)
• Model: Lua
• Matlab風のコーディングをLuaでする
• Lua.JITでCになるので高速
• 拡張性が高い →ライブラリが充実
• 全然現役
http://ronan.collobert.com/pub/matos/2011_torch7_nipsw.pdf
https://github.com/torch/torch7
35
BSD ○ C/C++ ◎

Caffe
• Yangqing Jia (Google)
• GPU: 独自(CUDA/cuDNN)
• Model：Protocol Buffer
• モデルプログラムをさせない: ”DIY DL for Vision"
• Model Zoo, Reference models
• 最近元気がない…
https://github.com/BVLC/caffe/
36
BSD - python/matlab △

Keras
• François Chollet (Google)
• GPU: Theano
• Model: Python
• クリーンでクリアなモデリング
• Theanoを隠．Theanoの内部データはとれない：あ
る層の勾配
• 人気が急上昇中
https://github.com/fchollet/keras
37
MIT △ O

Lasagne
• Sander Dieleman (G DeepMind)
• GPU: Theano
• Model: Python
• Theano + layer + activ./loss func + optimizer
• 最後には必ずTheanoを触る必要がある
• Theano好きには○，ただ最近元気がない
https://github.com/torch/torch7
38
MIT △ △

Chainer
• 得居誠也 (PFI/PFN)
• GPU: cupy (CUDA, cuDNN) 以前はPyCUDA
• Model: Python
• 動的グラフなど設計思想が違う革命児
• ギリギリまでPythonオブジェクトなのでデバグが異常に楽
• PFI/PFNの主力兵器になる可能性
https://github.com/pfnet/chainer
http://www.ustream.tv/recorded/64082997
http://goo.gl/z2IjsY
39
MIT ○ ◎

Neon
• Arjun Bansal+ (Nervana Systems) G/Fでない…
• GPU: PyCUDAベースの独自
• Model: Python
• 関数・レイヤーなど良く整備され準備されたAPI群を
装備
• シングルマシンにおいて汎用DLライブラリ最速
https://github.com/nervanasystems/neon
40
Apache ○ ○
https://github.com/soumith/convnet-benchmarks

Reference Manual / Code
• ライブラリを使うには
• Exampleの後は，Reference Manual熟読し
ましょう．設計思想がわかります．
• そしてソースコードを読みましょう．
41

実装するモデルの例
• MNISTデータ
• MLP(Multi Layer Perception) 隠れ層 2つ
43
http://deeplearning.net/tutorial/mlp.html
a(1)
(x)
a(2)
(x)
a(3)
(x)
h(2)
(x)
h(1)
(x)
f(x) = h(3)
(x)
b(1)
W (1)
b(3)
b(2)
W (2)
W (3)
x
o: softmax
g: ReLU
g: ReLU

Theano https://github.com/Theano/Theano
44
事前設定

45
活性化関数，損失関数，レイヤー定義
b(1)
W (1)
b(3)
b(2)
W (2)
W (3)
x
o: softmax
g: ReLU
g: ReLU

46
ネットワーク・グラフ構築＋学習
b(1)
W (1)
b(3)
b(2)
W (2)
W (3)
x
o: softmax
g: ReLU
g: ReLU

47
まとめ
テンソル theano.tensor
レイヤー -
モデル構築高階関数で連鎖させる
活性化関数 theano.tensor.nnet
損失関数 theano.tensor.nnet
最適化 -
勾配計算 theano.gradient
GPUマップ shared, function
その他

Torch7 https://github.com/torch/torch7
48
事前設定＋ネットワーク・グラフ構築

49
損失関数＋学習ループ

50
まとめ
テンソル torch.Tensor
レイヤー nnの SimpleLayers
モデル構築 nnの"Containers"にaddしていく
活性化関数 nnの"Transfer functions"
損失関数 nnの"Criterions"
最適化 optim
勾配計算 nnの"Criterions"のbackwardメソッド
GPUマップ cutorch他
その他

Caffe https://github.com/BVLC/caffe/
51
ネットワーク・グラフ構築

52
学習

53
まとめ
テンソル Blobs (ndarrayと互換性がある)
レイヤー Layers
モデル構築 protcol buﬀerにレイヤーを一層一層グラフ構成
活性化関数 Activation/Neuron Layers これもレイヤー
損失関数 Loss
最適化 Solver
勾配計算 Solverが自動で逆誤差伝搬
GPUマップ CUDAドライバのフラグをみて勝手に
その他

Keras https://github.com/fchollet/keras
54
事前設定

55
ネットワーク・グラフ構築＋学習
b(1)
W (1)
b(3)
b(2)
W (2)
W (3)
x
o: softmax
g: ReLU
g: ReLU

56
まとめ
テンソル numpy.ndarray, theano.tensor
レイヤー keras.layers
モデル構築 keras.modelsオブジェクトにaddしていく
活性化関数 keras.layers.core
損失関数 keras.layers.core
最適化 keras.optimizers
勾配計算 Theano(Kerasからは見えない)
GPUマップ Theano
その他

Lasagne https://github.com/torch/torch7
57
b(1)
W (1)
b(3)
b(2)
W (2)
W (3)
x
o: softmax
g: ReLU
g: ReLU

58
損失関数・最適化手法

59
まとめ
テンソル theano.tensor
レイヤー lasagne.layers
モデル構築 lasagne.layersオブジェクトを高階関数で連鎖させる
活性化関数 lasagne.layers
損失関数 lasagne.objectives
最適化 lasagne.updates
勾配計算 Theano(Lasagneからは見えない)
GPUマップ Theano
その他

Chainer https://github.com/pfnet/chainer
60
事前設定

61
b(1)
W (1)
b(3)
b(2)
W (2)
W (3)
x
o: softmax
g: ReLU
g: ReLU

62
学習ループ

63
まとめ
テンソル chainer.Variable (勾配情報なども．ndarrayの拡張的な)
レイヤー chainer.Function
モデル構築高階関数の連鎖でgraphをつくる．
活性化関数 chainer.functions
損失関数 chainer.functions
最適化 chainer.Optimizer
勾配計算 chainer.Function.backward()
GPUマップ Function.to_gpu(), chainer.cuda.to_gpu
その他
勾配情報を保持したいときはcainer.FunctionSetにまとめて格納

Neon https://github.com/nervanasystems/neon
64
事前設定

65

66
学習

67
まとめ
テンソル numpy.ndarray
レイヤー neon.layers
モデル構築 neon.layersを選びリストに追加．neon.models.Modelに
活性化関数 neon.transforms.activation
損失関数 neon.transforms.cost
最適化 neon.optimizers
勾配計算 neon.backends.autodiﬀ
GPUマップ
その他

パフォーマンス
• AlexNet (One Weird Trick paper) - Input 128x3x224x224
https://github.com/soumith/convnet-benchmarks
68

まとめ
• 深層学習ライブラリは第三世代．どれも甲乙
つけがたい．第一世代も現役．
• ライブラリを利用する前に，深層学習の基礎
を学びましょう
• ライブラリを利用するにはリファレンスを熟
読してソースコードを読みましょう
69

ご質問・ご意見
kashino@bakfoo.com
70
@yutakashino

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