Pylearn2参考情報⑤Pylearn2のPython実装事例

Pylearn2参考情報⑤Pylearn2のPython実装事例

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。

■Pylearn2の実装の流れ

概要

「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。

解説テーマ

[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

ページリンク

→SlideShare →実装ディープラーニング

■犬と猫を区別するためのコンセプト

概要

「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)。

解説テーマ

・Step by step
・A practical example

ページリンク

→FastML →How to get predictions from Pylearn2

■学習済モデルとテストデータを使用して検証する方法

概要

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。

解説テーマ

・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

ページリンク

→Qiita →Pylearn2で学習モデルの検証を行う

■binary教師なし人工データを発生させて、トレーニング後結果表示

概要

「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。

解説テーマ

・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

ページリンク

→Qiita →人工データを使ってPylearn2でDBMを試してみた

■画像ファイル作成から学習/分析まで

概要

「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。

解説テーマ

・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

ページリンク

→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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