Sun Jul 3 12:40:03 JST 2016

昨日2日、 Chainer Meetup #03 (http://chainer.connpass.com/event/32917/) なるものに参加した.

趣旨としては、chainer の開発者 (つまりPFNの中の人たち) が chainer について直接語るので、みんな chainer をもっと使ってくれ、というもの. それから無関係な人たちが chainer を使ってこんなことをしたというLTをする、 要するに chainer の布教活動. あと NVIDIA がスポンサーとなっているので、NVIDIA の中の人が、 chainer ユーザーに向けた GPU やら CUDA やらの紹介、宣伝をするもの.

以下、メモ

Chainer, CuPy入門 -- 海野

ニューラルネットワークの説明

digraph {
  rankdir=LR;
  x -> "x ** 2" -> z;
  x -> "2xy";
  y -> "2xy" -> z;
  y -> z;
}

Chainer による設計の方法

Cupy の話

Chainer v1.8から1.10の新機能 -- 得居

近い今後の機能

もっと今後の予定

マルチメディアで云々 -- 中山さん

http://www.nlab.ci.i.u-tokyo.ac.jp/

中山研究室での実用例のご紹介

  1. 動画からの物体追跡 and 識別タスク
  2. Microsoft Video to Language Challenge 2016
  3. マルチモーダル
  4. 機械翻訳

Chainerを使って細胞を数えてみた -- samacobaさん

ヤフー音声認識サービスでのディープラーニングとGPU利用事例 -- 磯部さん

tensorが全然flowしないのでみんなchainer使おう by DEEPstation -- hidesuke さん

深層学習フレームワーク全部入りDockerの構築方法 -- yutakashino さん

Peephole connectionsを実装してChainerのcontributorになった話 -- setoyamaさん

Chainerを使って白黒アニメの彩色実験をしてみた -- Eiji_Kbさん

Real-Time Style Transferについて -- mayfaさん

On the benchmark of Chainer -- 大野さん

感想

ハードウェア的な話はまったく興味が無いので寝てた. 聞いてて面白かったのは、「細胞を数えてみた」と、リアルタイムスタイル転写.

Chainerを使って細胞を数えてみた -- samacobaさん

細胞を数える、ってのはつまり、画像を入力にして、自然数全体を値域とするネットワークである. 自然数全体に写すようなネットワークってのは、もしかしたら初耳かもしれない. もっとも、回帰には違いないし、私が大袈裟に驚き過ぎかもしれない. 数を学習データとして作るのが大変なので、一旦別のタスクを解いていたが、 人工的に学習データを作ることにするなら、簡単なはずである. つまり、適当に数を決めて、その数だけ細胞を配置した画像を作れば良い. samacobaさんにしてみれば、既に持っているデータをうまく活用したかったのかも.

Real-Time Style Transferについて -- mayfaさん

実のところ原理をよくわかってないが、畳込みと同様に、同一のネットワークを画像の局所部分に適当するようなものなのだろうか. だからこそリアルタイムでの適用が可能?という理解で正しいだろうか. 最後のデモは、正直、あんまり良く転写されてるようには見えなかった.