/* SampleCode */
FunctionStack nn = new FunctionStack(
new Convolution2D(1, 32, 5, pad: 2, name: "l1 Conv2D"),
new ReLU(name: "l1 ReLU"),
new MaxPooling(2, 2, name: "l1 MaxPooling"),
new Convolution2D(32, 64, 5, pad: 2, name: "l2 Conv2D"),
new ReLU(name: "l2 ReLU"),
new MaxPooling(2, 2, name: "l2 MaxPooling"),
new Linear(7 * 7 * 64, 1024, name: "l3 Linear"),
new ReLU(name: "l3 ReLU"),
new Dropout(name: "l3 DropOut"),
new Linear(1024, 10, name: "l4 Linear")
);- Samples: ・XOR ・CNN ・AlexNet ・VGG ・ResNet ・Others
- SampleData: ・MNIST ・CIFAR 10/100
- Importable: ・CaffeModel ・ChainerModel
- 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
※OpenCLを使用するためには対応するドライバの追加インストールが必要になることがあります
- Intel製 CPU GPU: https://software.intel.com/en-us/articles/opencl-drivers
- AMD製 CPU GPU: http://www.amd.com/ja-jp/solutions/professional/hpc/opencl
- Nvidia製 GPU: https://developer.nvidia.com/opencl
- 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。
ご質問、ご要望は Issues へご登録頂くか Twitter からご連絡ください。 細やかなことでも構いませんので、何かお気づきの点が御座いましたら、お気軽にご連絡ください。
Twitter: https://twitter.com/harujoh
- KelpNet [Apache License 2.0]
- Cloo [MIT License] https://sourceforge.net/projects/cloo/
- Activations: ・ELU ・LeakyReLU ・ReLU ・Sigmoid ・Tanh ・Softmax ・Softplus ・Swish
- Connections: ・Convolution2D ・Deconvolution2D ・EmbedID ・Linear ・LSTM
- Poolings: ・AveragePooling ・MaxPooling
- LossFunctions: ・MeanSquaredError ・SoftmaxCrossEntropy
- Optimizers: ・AdaDelta ・AdaGrad ・Adam ・MomentumSGD ・RMSprop ・SGD
- Normalize: ・BatchNormalization ・LRN
- Noise: ・DropOut ・StochasticDepth
最後に、このライブラリが誰かの学習の助けになれば幸いです