オープンソースディープラーニングライブラリ「Pylearn2」を使用して、予測や分析などを行っている事例を参照できるサイトを紹介します。
「ディープラーニング概要」と「Pylearn2の実装の流れ」について分かりやすく解説されているスライドです。
[ディープラーニング概要]
1.各層の学習法について
2.パラメータについて
3.実装:現状の関連コード比較
[Pylearn2]
・市民権争い Pylearn2 vs Touch7
・DL実装の流れ
・Pylearn2を今から始めるには
「Pylearn2から予測を得る方法」として、犬と猫を区別するためのコンセプトについて解説されています(英語版)。
・Step by step
・A practical example
→FastML →How to get predictions from Pylearn2
Pylearn2で学習したモデルとテストデータを使って検証を行う方法についてまとめられています。
・テストデータを読み込む
・モデルを読み込む
・予測値を計算する
・結果を集計する
・使用例
「binary教師なし人工データの発生」→「DBMのtraining」→「作成したDBMの結果表示」までの一連の手順についてまとめられています。
・Pylearn2のインストール
・参考資料
・やったこと
・人口データの発生
・Pylearn2設定用yamlファイル
・training
・学習結果の表示
→Qiita →人工データを使ってPylearn2でDBMを試してみた
「画像ファイルをCSVファイルに変換」→「CVSをpklに変換」→「学習」→「識別テスト」の一連の流れについてまとめられています。
・手順
・下準備
・画像ファイルをCSVファイルに変換
・CSVをpklに変換
・学習させる
・識別テスト
→Qiita →DeepLearningに自作画像データを入れて遊んでみる
参考元サイト
※定期的にメンテナンスを実施しておりますが、一部情報が古い場合がございます。ご了承ください。
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