[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング11 [無断転載禁止]©2ch.net (1002ﾚｽ)
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323(1): 2017/01/03(火)06:49 ID:farXT/RS(1) AAS
データマイニング屋に2chは高卒率が高いサイトだと判定されてるぐらいだからな
外部ﾘﾝｸ[net]:www.alexa.com
こうなるのも当然だよ
324: 2017/01/03(火)10:18 ID:MsG1CCsR(2/2) AAS
AIの認定制度はAI研究を停滞させるから止めろ
325: 2017/01/03(火)10:32 ID:NiJgz8R3(1) AAS
>>323
わろす
326(2): 2017/01/03(火)14:06 ID:AV7YJV5h(1) AAS
>>319 kerasよりtensorflowやchainerの方が簡単だろう。
327: 2017/01/03(火)14:08 ID:EEyJHWDM(1) AAS
煽りじゃなくてマジで時代はkeras。
328: 2017/01/03(火)14:13 ID:bKYKotyv(1) AAS
>>326
kerasってtensorflowの抽象化レイヤなんだが…
329(1): 2017/01/03(火)18:36 ID:t8FHlcVh(1/2) AAS
>>326
kerasとtf使ったことないんだね
330(1): 2017/01/03(火)19:07 ID:qTnxbQug(1/3) AAS
>>329
kerasを使うとtensorflowを直接使うのと比べて
メリットとデメリットは何？
大したメリットが無いのにあるいは大きなデメリットがあるのに使う気にはならないと思う
331: 2017/01/03(火)19:10 ID:yTaQo5IR(1) AAS
>>330
メリット 簡単
デメリット 特になし
332(1): 2017/01/03(火)19:17 ID:t8FHlcVh(2/2) AAS
tfは七面倒な分並列化の細かなチューニング等出来るのがkerasだと隠蔽されてるね
デメリットはそれくらいじゃないかな
333: 2017/01/03(火)19:26 ID:qTnxbQug(2/3) AAS
>>332
kerasはtfの機能をフルに使えてるのかな
tfで出来ることがkerasを使う事で使えないとかあるんじゃね？
334: 2017/01/03(火)19:28 ID:qTnxbQug(3/3) AAS
あとtfを直接使うのと比べて遅くなる気がする
335: 2017/01/03(火)19:49 ID:bDTo0EKH(1) AAS
そらラッパーだからな
336: 2017/01/03(火)21:13 ID:C8pIovI7(1) AAS
実装に時間がかからないのは大きなメリットだな。
337: 2017/01/03(火)21:27 ID:/IeuKpsb(1) AAS
バグが少ないのもメリット
338(1): 2017/01/03(火)23:13 ID:mZ+dIS13(1) AAS
kerasにケチつけてるのchainerつくってるやつじゃないの
339(1): 2017/01/03(火)23:16 ID:pInQTjhJ(1) AAS
chainer使う奴はもうおらんやろ。
海外のライブラリには勝てんよ。
340(1): 2017/01/04(水)05:53 ID:pHlhviiX(1) AAS
kerasのドキュメントをちょっと見てみてるんだけどさあ
この目的関数を指定するところってこれ、Kerasがモデルから自動で用意してくれるの？
外部ﾘﾝｸ:keras.io
モデルもレイヤーをレゴブロックをくっつけるように足していくだけ、目的関数の算出も自動・・・・となると、ちょこっとモデルを変えてみたいときとか楽なんかな
341: 2017/01/04(水)07:24 ID:jNTMq3ae(1) AAS
>>340
予め関数にしてるだけのようだけど
その用意されたものから選択する感じだと思うけどな
342: 2017/01/04(水)07:45 ID:vQ0spiNE(1/3) AAS
>>338 >>339
同意。別に chainer が悪いわけじゃないが、グローバル・スタンダードが出て来たらそちらを使うのが当然
343: 2017/01/04(水)09:40 ID:P9CxkEKM(1) AAS
ガラパゴス化というさんざんこの国が繰り返してきた失敗を防ぐためにも、
chainerはいいかげん身を引いてほしい
344: 2017/01/04(水)09:52 ID:vQ0spiNE(2/3) AAS
少なくともchainer はtensorflowと張り合うのはやめて欲しい、既に勝敗は決した
生き残るためには独自色を強めるとかかなぁ
345: 2017/01/04(水)11:45 ID:yr35s+1S(1/2) AAS
chainerの中の人がtensorflowに張り合っていて
それでいいものが作れたなら別にいいじゃん
chaninerのcpu実装は遅いけどgpu実装はまあまあだし
tensorflowのcpu実装は速いけどgpu実装はまあまあだし
346(1): 2017/01/04(水)12:00 ID:QnDfA0Np(1/2) AAS
使うやつがどんどん減ってるけど、
それで構わないならいいんじゃないの
347: 2017/01/04(水)12:01 ID:QnDfA0Np(2/2) AAS
客がどんどん TF に乗り換えたがってて笑えるけどなw
348(1): 名無し集中 2017/01/04(水)12:23 ID:akUjhvPR(1) AAS
日経サイエンスの人工知能特集でよんだが
chnrのなかのひとら毎週海外の論文よんだ発表会してる(ﾄﾞﾔ
なんだってさ輸入翻訳業はかわらんなぁ 論文から実装する力ばっかりつくんじゃないの
349: 2017/01/04(水)12:31 ID:prJXD1Ld(1/3) AAS
>>348
耳が痛いなぁ… 日本の研究者がやってるのは基本的にはそれだけだよ
コツをつかめば難しくないし効率がいいんだよな。
リファレンス実装は大抵あるし、結果が出ることも分かってるし
350(1): 2017/01/04(水)12:33 ID:lvXDnlaO(1/2) AAS
PFNとしたら最新の論文を実装できて実業に応用できれば十分だと思うのだが。
351(1): 2017/01/04(水)12:37 ID:lvXDnlaO(2/2) AAS
というか、このスレはディープラーニングそのものの研究をしたい奴と応用の話をしたい奴が入り交じってるけど、そのものの話をしたいなら数学板あたりにスレ立てしたほうがいいんじゃない？
352: 2017/01/04(水)12:39 ID:prJXD1Ld(2/3) AAS
>>350
そう、だから chainer は基本的には社内ツールであって
グローバルスタンダードを目指す必要は本来はないはず。色気出してたけどなw
第三者は tensorflow なり keras なり使っときゃ十分。
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