C#で使える可読性重視のディープラーニングライブラリ『KelpNet』

2017/10/21（12か月前） C#, Programming, Unity 0

ここ最近、ディープラーニングというか、ニューラルネットワークのお勉強をしてみて、その処理コストが高いため、実装では行列演算として扱われていることを知った。

書籍『ゼロから作るDeep Learning』で自分なりに学ぶ
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2017-09-25 00:30
畳み込みニューラルネットワーク (CNN:Convolutional Neural Network)
例の書籍「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」を一通り読み終わりました。 「あえてPythonを使わずにUnity C#で実装しながら勉強する」とか言っておきながら、結局途中で...
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2017-10-17 07:30

行列演算に最適化されたライブラリを使うことで処理の高速化を図っているらしい。(GPUも行列演算得意だしね)

そういうわけで、巷のオープンソースコードからアルゴリズムを勉強するのは、数学(というか行列)に疎いとちょっとしんどかったりする。


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そんな数学の苦手な人でもコードを読んで勉強できるよう、春条氏が行列演算を使わずにディープラーニングを実装したライブラリKelpNetを公開している。

KelpNet

KelpNetはC#で実装された深層学習のライブラリです。

特徴

  • 行列演算をライブラリに頼らないため全ソースが可読になっており、どこで何をしているかを全て観測できます
  • KerasやChainerが採用している、関数を積み重ねるように記述するコーディングスタイルを採用しています
  • 並列演算にOpenCLを採用しているため、GPUだけでなくCPUやFPGA等の様々な演算装置で処理を並列化できます

C#で作られているメリット

  • 開発環境の構築が容易で、プログラミング初学者にも学びやすい言語です
  • WindowsFormやUnity等、処理結果を視覚的に表示するための選択肢が豊富です
  • PCや携帯、組み込み機器等、様々なプラットフォームに向けたアプリケーションの開発ができます

このライブラリについて

このライブラリの基幹部分はChainerを参考に実装されています。 その為ほとんどの関数パラメータがChainerと同じになっており、Chainer向けのサンプルを参考に開発することが可能になっています。

License



Unityでの利用も想定されているようなので、ちょっと試してみたいな。

2018年8月 追記：じんべえざめさんがKelpNetを使った学習記事を公開している↓

C#の深層学習ライブラリ「KelpNet」 - じんべえざめのノート
KelpNetは、直観的に簡単に扱うことができるC#の深層学習のライブラリです。この記事では、「KelpNetとはどのような深層学習ライブラリなのか」「KelpNetの使い方」「KelpNetの導入方法」を説明します。
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KelpNetでXOR - じんべえざめのノート
今回は、KelpNetを用いてXORを学習していきます。この記事は既に他の深層学習ライブラリを使ったことがある方だけでなく、深層学習ライブラリを初めて使う方も対象にしており、ニューラルネットワークの基礎が分かれば理解が出来る内容になっています。
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KelpNetをOpenCL・GPUで動かす - じんべえざめのノート
今回は、KelpNetをOpenCL・GPUで動かす方法を紹介します。OpenCLは、CPU・GPU・FPGAなどで並列処理を行うためのAPIです。KelpNetはCUDAではなくOpenCLを用いるため、GPUを用いる場合でも環境構築がとても簡単に出来ます。また、Nvidia製のGPUだけでなく、AMD製のRadeo...
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今回は、KelpNetでCNN (Convolutional Neural Network) を学習していきます。CNNは、日本語では畳み込みニューラルネットワークと呼ばれています。畳み込みニューラルネットワークとは、畳み込み層やプーリング層を用いて構成されたニューラルネットワークのことです。また、最近のネットワークで...
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KelpNetでVGG - じんべえざめのノート
今回は、KelpNetでVGG（をスケールダウンしたもの）を実装していきます。VGGは、2014年のILSVRCという画像認識の大会で2位（1位はGoogleNetです）になったネットワークであり、代表的な畳み込みニューラルネットワークの１つです。 今回の記事は、ニューラルネットワークの基礎＋CNN、KelpNetの概...
jinbeizame.hateblo.jp
https://jinbeizame.hateblo.jp/entry/kelpnet_transfer


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