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記事 17件
  • 月と鼈 〜僕の人類補完計画 #42 地獄のCUDAチューナー

    2016-09-30 07:00  
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    ■地獄のチューナー Chainerが公開されてから、僕はもう夢中になった。 朝から晩まで、何らかの学習タスクが走っている。 すぐにマシンが足りなくなる。  会社の片隅で誇りをかぶっていたWindowsマシンを片っ端からかき集め、アキバのARKでメモリを調達し、中古のグラフィックスボードを放り込んで次々と即席の深層学習マシンを作った。 Ubuntuをぶち込んでセットアップ・・・これが、ぜんぜんうまくいかない。 そもそもNVIDIAのCUDA推奨環境であるUbuntuには、NVIDIAのドライバのオープンソース版であるnouveauというのがもとから入っていて、こいつがCUDAドライバと干渉する。 仕方ないのでインストールするときにはnouveauをブラックリストに入れて起動しないようにする、などの処理が必要で、インストールの複雑さは熾烈を極める。 それもこれも、そもそもGPUというのがもともとは画面表示が"本業"であり、高速な計算がオマケであることに由来する。 画面に何も表示されないとそれはそれで困るので、一度ウィンドウ環境を落としてからドライバをインストールする必要があるのだが、これが絶望的にうまくいかない。 
  • 【会員さん限定動画】小飼弾さんと清水亮さんの対談が追加されました!!

    2016-09-28 19:49  
    2016年9月5日に行われました、小飼弾さんのニコニコチャンネルで行われた清水亮さんとの対談が、電脳空間カウボーイズZZにも追加されました。【会員限定】小飼弾の対弾9月5日「天才プログラマー清水亮の履歴書」
    【会員限定】小飼弾の対弾9月5日「清水亮が誘う人工知能(機械学習)のディープな世界」

    興味のある方は是非!!石丸でした。
  • 【簡単】Chainer/Deelで手軽に学習済みCaffemodelを読み込んで性別や年齢判定に使う【便利】

    2016-09-25 11:13  
     前回、ついにChainerのCaffeFunctionを改造したことで、いろいろなCaffemodelを取り込んで使う時にもう「Chainerの内部で落ちてるから使い方わからんオワタ」と思わなくて済むようになった。しかし改めてChainerはわかりやすくて素晴らしい。 ちなみにCaffeモデルは公開されているものでも簡単に使えるやつと使えないやつがある。 ものによってはCaffeモデルだけでなく改造済みのCaffeとセットで公開されているものもあり、ちょっとノイローゼになりそうな気分である。それを移植しようとすると、改造済みのCaffeの中身も調査しなければならず、まあ単純に関数が増えたとかならまだいいんだけど、どうもそういうわけでもないケースも散見されて悩ましい。つらい まあいいや。 そういうわけで、いろいろすぐに使えるやつを試して見たんだけど、とりあえず性別判定と年齢判定、それと場所
  • 月と鼈 〜僕の人類補完計画 #41 Chainer

    2016-09-23 10:26  
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    ■フローかチェインか Chainerはプリファード・ネットワークスが発表した深層学習フレームワークである。 githubで公開されていて、誰でも使うことができる。 とはいえ、機械学習系のフレームワークはChainerが最初というわけではない。 scikit-learnや、pylearn2、theano、torch7など、既に数々の機械学習系フレームワークが跳梁跋扈していた。 その中でどちらかというと後発のChainerが注目を集めたのはなぜか? ひとつは圧倒的なわかりやすさ。 それまでの機械学習系フレームワークを使いこなすには機械学習の計算が具体的にどのように行われているのか強く意識する必要があった。 
  • 【勝利】 Microsoftの152層CNNを学習させるためにChainerを改造する!【機械学習】

    2016-09-20 06:00  
     前回、惜しくもメモリーエラーで終わってしまったMicrosoftの152層畳み込みニューラル・ネットワーク(略してCNN)、ResNet152のファインチューニング、人間の尊厳に掛けてできないというのは悔しい。 そこでついにChainerのソースを改変して対処することにした。 とはいっても、Chainerのソースをいじってしまうとあとで面倒なので、caffefunction.pyをコピーしてきてオレオレCaffeFunctionを作ったわけだ。 Chainerのソースの中でもCaffeのモデルを取り込むCaffeFunctionはとりわけ見どころが多いソースだと個人的には思う。 なぜなら、このソースさえマスターしてしまえば、CaffeとChainer、両方のことが一気に把握できる上に、これまであまりネットワークの構造を深く考えなくてもなんとなく使えてきてしまっていたChainerのモデル
  • 【人間より正確】 Microsoftの152層畳み込みニューラル・ネットワーク のファインチューニングに挑戦する!

    2016-09-19 08:45  
     今日もひきつづき、Microsoft先生が昨年発表した152層というノイローゼのような超深層のニューラル・ネットワークの話をしよう。 ResNetは、152層という驚異的な層の深さで知られるピカピカの畳み込みニューラル・ネットワークで、ついに人間よりも正確という驚異の的中率を実現した記念碑的なAIだ。 しかし相変わらずILSVRC2012のバタ臭いデータしか知らないため、我々日本人にはいまいち役に立つ機会がない。 そこで誰でも簡単にニューラル・ネットワークが操作できちゃうDeelをまたぞろ改造して、ちょいとResNet152をファインチューニングしてみたいと思う。 こんなプログラムを書いてみた。わかりますね、超簡単ですね。基本的にデフォルトのfinetuning.pyがGoogLeNetを使っているところをResNetに変えただけ!シンプル!イズ・ザ・ベスト!これでやってみるぜ!ゴーゴー
  • iPhone7 Plusのツインカメラの使い分け

    2016-09-17 16:02  
    オレだ。アイフォーーン・セヴンを買ったはいいが・・・なんていうか・・・感圧式になったホームボタン・・・・お、おう・・・・確かに押しやすいけど・・・よ総務省指定マーク・・・お、おおう・・・・なんかちょっと中国のパチモンみたいになっちゃってるけど・・・イヤホン・・・・はまだワイヤレスになってない・・・ど、どこを褒めればイイんだってばよしかも、新色が手に入らなかったのでダブルで意味なし!甲斐性なし!生きるって難しい。どうすりゃいいのよ。防水機能・・・なつが終わったのに防水機能プールとかももうやってないよね?まだやってんの?でもプールで携帯使うのって普通NGだよね?ハワイとかならともかくと、お嘆きのあなた。もう我々に残されたのはツインカメラしかありません。なんだろう、左右不揃いのレンズがボトムズみたいでカッコいいなんか二眼になると人間の目っぽくも見える。さて、この2つのカメラ、どのように使うかご存
  • 久々に会員さん向けの過去動画が追加できました!

    2016-09-16 20:15  
     どもども、電脳空間カウボーイズの石丸です。 まぁ、タイトルに言いたいことは書いてあるんですけど、本ニコニコチャンネル「電脳空間カウボーイズZZ」会員さん向け動画というのが長らく追加できない状態になっていたんです。 ニコニコチャンネルの動画には、30Gまでというアッパー容量が設定されていて、過去のPodcast動画などなどを初期の段階で気合い入れて投稿しまくっといたら、これがアッパーまできてしまったのが、かれこれ一年くらい前? この解決方法がわからなくて、困っておりました。 追加したものを消せば容量空くのでしょうが、消すのもなぁ……。 ニコニコチャンネルのうちの担当者にメールしたりしてみたんですが、知らぬ間に辞めてたりして「この問題、どこに問い合わせてどう解決すりゃいいのよ!」 という状態になり、お手上げ的な状態で保留にしてしまったのです。 しかし、急に最近やる気を出し「そもそもドワンゴ社
  • 【機械学習】 Microsoftの最強(?)152層畳み込みニューラル・ネットワーク を試す

    2016-09-16 07:00  
     やあみんな、畳み込んでるかな? 今日はMicrosoft先生が昨年発表した152層というノイローゼのような超深層のニューラル・ネットワークの話をしよう。 GoogLeNetが、Inceptionモジュールという組を作って、Inceptionモジュールごとにlossを逆伝播させてやることで層を深くしていたことはみんなもよく知っていると思う。 これがInceptionモジュール Pervious layerから入力された特徴が1x1の畳み込みや3x3の畳み込みを経由して最終的には統合される。 これをノイローゼのように繰り返し繰り返し深くしていって、38層という非常に深いネットワークを構築している。 図で黄色で表されたところがSoftmax層で、要はここで推定しているわけだから、lossを返すのはこの三箇所ということになる。 GoogLeNetは層が深い割には計算量が少ない。そのかわり、学習さ
  • 【エヌ教授の事件簿】NVIDIAが放つ! 整数計算ライブラリTENSORRT登場

    2016-09-14 08:30  
    ※この物語はフィクションです。実在する人物・OS・プログラミング言語・端末・企業・団体名等とは一切関係がありませんのでご注意下さい■登場人物紹介ケイス淀橋コンピュータウィルスに感染し、ネットのアチラ側からこちら側にでられなくなってしまった電脳空間カウボーイ。シン石丸電脳空間カウボーイズのリーダー。ケイスともケイスの兄とも昵懇の仲エヌ教授実際には何を研究しているのかよくわからないがコンピュータに詳しい教授■衝撃の発表た、た、た、大変だ!!!!!どーしたどーした?久しぶりに現れたわりに、これ前回と前々回のコピペじゃない?こ、これが落ち着いていられるか!!これを見ろ!!!なにこれ?よく見ろ!NVIDIAが8ビット整数による深層学習で従来の3倍の高速化を実現したのだよ!!何ぃ!通常の3倍のスピードだとお!?■実際問題、TENSORRTの有効性とは?おやおや、相変わらず騒々しい人たちですね。TENS