オープンソースディープラーニングライブラリ「Pylearn2」をインストール後の「使い方」「気をつけるべきポイント」などについて参照できるサイトを紹介します。
Pylearn2のインストール後のチュートリアルで、自分でデータを作りrbmで学習する方法についてまとめられています。
[vagrant install とか pylearn2 install 済みの vm 作成など]
・vagrant install する
・vagrant up する
・ssh_config に vm の設定を追加する
[チュートリアルを実行する]
・チュートリアルで使うデータを集める
・mnist のチュートリアル
・自分でデータを作る
・twitter アイコンを使って rbm で学習する
→laughingのブログ →pylearn2 入門したい編
Pylearn2をインストールして、チュートリアルを動かした後に、独自CSVデータを使って予測モデルを作る方法についてまとめられています。
Pylearn2のデータフォーマットは独特であるため、CSVファイルからの読み込みを実施する場合に参考にできます。
→たのしいPython 今夜コードを書いているすべてのヒトへ →pylearn2でdenoising autoencodersを使ったDeep Learning
Pylearn2でのディープラーニングを実施する場合の「エラー対処」や「気をつけるべきポイント」などについてまとめられています。
→→研究開発 →pylearn2でDeep Learningのやり方
Pylearn2+Theanoについて、各項目の解説や、気をつけておくべき点などについてまとめられています。
・Pylearn2とは
・手法
・PyLearn2
・Theano
・Maxout
・Dropout
・次のステップ
・まとめ
・vagrantによる環境構築について
Pylearn2の「主要なディレクトリ構成」「YAMLの読み方」「一般的な使い方」などについて解説されているスライドです。
Pylearn2の使い方のみではなく、ディープラーニングについての基礎解説から応用的な使い方まで、詳細に解説されています。
・Deep Learning基礎
・環境構築
・Pylearn2 基礎編
・Pylearn2 応用
・ライブラリ比較
・Touch7
・まとめ
→SlideShare →JSAI's AI Tool Introduction - Deep Learning, Pylearn2 and Torch7
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