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2015年10月9日金曜日

Define-by-RunとDefine-and-Run

Neural Networkの設計思想を表す用語のようだ。

The "Design-by-Run" scheme is also an important design decision to neuron that has both pros and cons. Most existing neural network library today follows "Design-and-Run" scheme or a declarative approach that first compile a pre-determined network structure and then train against a dataset. In such way, one can pre-allocate any necessary cache space to ensure that there are minimal memory reallocations in training, thus minimize the memory footprint whenever possible and have substantially optimized performance. Meanwhile, such a declarative approach also makes the underlying neural network static during the lifetime of training. The "Design-by-Run" scheme instead treats the neural networks morphologically, i.e. they are composed and (can) deform on-the-fly. At a cost, it will ask for onsite memory allocation whenever needed
簡単に日本語でまとめると

Neural Networkの設計にはDesign-and-RunとDesign-by-Runという二つの設計思想がある。


Design-and-run


  • 今日の一般的なスキーマで宣言的なアプローチに分類される
  • 宣言的なアプローチとは事前に決定されたネットワーク構造を利用し、トレーニングを行うもの。
  • キャッシュスペースが事前に割り当てられるので、メモリの使用を最小化し、性能を最適化することができる。しかしトレーニングの間にネットワーク構造を変更できないという欠点がある。


Design-by-run


  • ニューラルネットワークを形態学的に(morphologically)扱うことができる。
  • ネットワークの構造変更が容易にできるが、メモリの割り当てなどは最適化できない。




https://github.com/bobye/neuron/wiki/Basics#design-rationale


2015年9月18日金曜日

MNISTの解凍済みデータ

ディープラーニングとかで話題のニューラルネットワーク。
このニューラルネットワークの代表的な応用例として、手書き文字の認識というのがあります。

これはその名のとおり、お絵かきツールなどでフリーハンドで書いた数字が、0から9のどれにあたるのかを判定するものです。


ニューラルネットの練習としてこの手書き文字(数字)認識を実装してみようとすると、訓練データが必要となります。この訓練データはまじめに用意しようとすると大変なんですが、幸いなことにMNISTにデータが公開されています。

ただし、このデータはIDX file formatというフォーマットで圧縮されているために、そのままでは利用できません。

その場合は、下記のような方法でデータを利用することができます。

Nodejs

mnistというnodejsのアプリを使うと、json形式の訓練データとテストデータを取得することができます。取得自体にはnodejsが必要ですが、テキスト形式で取得できるので、その後どんな言語にでも利用することができます。jsonで取得できるのはうれしいですが、nodejsの環境が手元にないと使えないところが少々不便。

Python

deeplearning.netにPickle形式のデータが公開されています。pythonでサンプルを書こうと思ってる方はこちらのほうが手っ取り早いでしょう。


しかし、IDXフォーマットとか非常に面倒ですね。データ圧縮率とか優れているのかも知れませんが、普通にzipとかにしてもいまどき大して困らなかった気がするんですが。理論上の性能を追い求めるあまり、利便性を犠牲にしている気がします。