.NETで使えるTensorFlowライクなニューラルネットワークライブラリ『NeuralNetwork.NET』

またまた.NETのニューラルネットライブラリ。MITライセンスだそうです。

NeuralNetwork.NET

NeuralNetwork.NET

NeuralNetwork.NETは、レイヤーをカスタマイズ可能な計算グラフ ニューラルネットワークをシーケンシャルに実装したC#製の.NET Standard 2.0ライブラリです。
NeuralNetwork.NETは、クイックプロトタイピングで確率的勾配降下法を用いてモデルを定義・訓練するためのシンプルなAPIを提供し、ネットワークモデルやメタデータなどを保存・読み込むメソッドも含まれています。

また、NeuralNetwork.NETでは、GPUとcuDNNを活用し、より高度な機能を備えたCUDAアクセラレーション レイヤーも提供しており、ニューラルネットワークの訓練・推定時のパフォーマンスを大幅に向上させます。


スポンサーリンク


スポンサーリンク


NuGetから簡単にインストールできます。
https://www.nuget.org/packages/NeuralNetwork.NET/

NuGetのページの説明によると、

TensorFlowに触発され、C# 7.2で.NET Standerd 2.0向けに開発されたニューラルネットワークライブラリです。cuDNNによるGPUサポートやネイティブメモリマネージメントを備えています。

と、ネットワークの記述をTensorFlowライクに書けるらしいのですが、そもそも以前からTensorFlowSharpというものもありますよね。。。
こちらはC#スクラッチではなく、本家TensorFlowのC#バインドではありますが。
https://github.com/migueldeicaza/TensorFlowSharp

たしかUnity ML-AgentsはTensorflowSharpを使っていたような。



C#でもだいぶディープラーニング系ライブラリが乱立してきた感。


スポンサーリンク

関連記事

網元AMIで作ったWordpressサイトのインスタンスをt1microからt2microへ移行した
UnityのTransformクラスについて調べてみた
全脳アーキテクチャ勉強会
adskShaderSDK
OpenAR:OpenCVベースのマーカーARライブラリ
ブログが1日ダウンしてました
Fast R-CNN:ディープラーニングによる一般物体検出手法
OpenCVの顔検出過程を可視化した動画
Raspberry Pi 2のGPIOピン配置
Faster R-CNN:ディープラーニングによる一般物体検出手法
UnityでLight Shaftを表現する
GoogleのDeep Learning論文
Structure from Motion (多視点画像からの3次元形状復元)
WordPressプラグインによるサイトマップの自動生成
SVM (Support Vector Machine)
クラスの基本
CNN Explainer:畳み込みニューラルネットワーク可視化ツール
AMIMOTO(PVM版)で作成したインスタンスをAMIMOTO (HVM版)へ移行する
Math.NET Numerics:Unityで使える数値計算ライブラリ
Blender 2.8がついに正式リリース!
Unity MonoBehaviourクラスのオーバーライド関数が呼び出される順番
Amazon EC2ログイン用の秘密鍵を無くした場合の対処方法
ROSの薄い本
Konashiを買った
iOSで使えるJetpac社の物体認識SDK『DeepBelief』
iPhoneアプリ開発 Xcode 5のお作法
オープンソースのロボットアプリケーションフレームワーク『ROS (Robot Operating S...
Raspberry PiでIoTごっこ
Pythonのソースコードに特化した検索エンジン『Nullege』
html5のcanvasの可能性
Dlib:C++の機械学習ライブラリ
OpenCV 3.1から追加されたSfMモジュール
マルコフ連鎖モンテカルロ法
Houdiniのライセンスの種類
PGGAN:段階的に解像度を上げて学習を進めるGAN
スクラッチで既存のキャラクターを立体化したい
PythonでBlenderのAdd-on開発
Python拡張モジュールのWindows用インストーラー配布サイト
OpenFace:Deep Neural Networkによる顔の個人識別フレームワーク
Open3D:3Dデータ処理ライブラリ
ニューラルネットワークと深層学習
MeshroomでPhotogrammetry

コメント