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【統計分析】機械学習・データマイニング23 (1002ﾚｽ)
【統計分析】機械学習・データマイニング23 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/
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730: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0682-T1YN [113.20.238.175]) [] 2019/04/15(月) 22:46:58.67 ID:uz9dw6bx0 PyTorch、Chainer、Keras、TensorFlow等の フレームワークとSONYのNNCなら どちらの方を学んだ方が良いのでしょうか？ また、これらのフレームワークを使っている人から見て SONYのNNCはどう思われますか？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/730
731: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp67-ngQC [126.33.115.23]) [sage] 2019/04/16(火) 00:07:54.62 ID:j2FFrW1Ep >>730 主観で言うから話半分くらいで聞いてもらえば幸い SonyのNNCは値段を気にしなくて良いのであれば、かなり良いと思う 例を挙げると、ResnetにSEでバイパスして結果をさらにLSTMに流して〜、なんてのは慣れていてもコードベースだとごちゃごちゃする また各レイヤーの入出力の次元を常に意識してコード書く必要があるけど、GUIでそのストレスが軽減されるのは大きい 拙いと言われつつも構造最適化機能がありtalos等のパラメータサーチを自分で設定しなくても済むのは便利だ GUIで線を繋ぐだけなら初心者でも理解可能だけど、kerasだPyTorchだと言うところから始めると敷居が高くとてもそこまでたどり着けない にも関わらず、なぜ大ブームにならないかと言うと、理由は二つあると考えている 一つは新たなネットワークを設計する業務がそこまで多くない点 もう一つはバックエンドがNNABLAというkerasでもPyTorchでもないマイナーなものである点 ただONNXという共通フォーマットに対応してからしばらく経つのにまだ流行ってないところを見ると、前者のネットワーク設計業務が業務として定着していないのだと思われる githubで拾ってきたコードを適当に回せばそれなりに仕事として成立するのだろう http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/731
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