Pylearn2(パイラーンツー)とは、数値計算ライブラリ「Theano」ベースのオープンソースディープラーニングライブラリです。
Pylearn2は、画像認識処理などを得意とするディープラーニングライブラリです。自動微分が優れているのが特徴です。
ディープラーニング技術の研究用ライブラリとしての一面もあります。
カナダのモントリオール大学が中心となり開発されています。
Pylearn2のライセンスは「3条項BSDライセンス」です。
詳細について、こちらを参照ください。
→Pylearn2 →License and Citations
→Pylearn2 →Download and installation
同様な機能を提供する製品として、次のようなものがあります。
オープンソース製品:「Theano」「Caffe」「Chainer」など。
Pylearn2は、大部分の機能を数値計算ライブラリ「Theano」を基盤として構築され、改良が加えられたライブラリです。
Pylearn2を使用するためには、「Theano」と「Theanoの依存関係」が必要です。そのため、機能的には「Theano」と似ています。
Theano(テアノ)とは、Python用数値計算ライブラリです。多次元配列を効率的に使用する数式について定義/最適化/評価でき、ディープラーニング計算処理によく利用されます。
→OSSxCloudNews →オープンソースのAI・人工知能/Theanoとは
Pylearn2の最も大きな特徴は、プラグインによる「柔軟性」にあります。「研究者が行いたい研究をすべて可能にする」ことを目的に設計されています。
Pylearn2プラグイン(新しいタイプのモデル/アルゴリズムなど)について、数式を使って作成できます。ベースとなっている「Theano」がそれらの数式を最適化して安定させ、選択したバックエンド(CPUまたはGPU)向けにコンパイルを行います。
オプションを設定するだけで、GPU用計算コードを生成できます。
Pylearn2は、極めて効率的な「GPU畳み込みネットワークライブラリラッパー」を提供します。このラッパーにより、最小限のオーバーヘッドでTheanoの各種機能を使用できます。
Pylearn2のベーシックな利用方法は、YAML形式で記述して実行させる方法です。
YAML(YAML Ain't Markup Language)とは、構造化データを表現するためのフォーマットです。データセット、アルゴリズム、レイヤー構造、テスト方法などを記述します。
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