はじめに
無料でGPU環境が利用できる Google Colaboratory を使ってみたかったので、いろいろ調べています.
その作業記録です. ネットで調べた内容のトレースがメインとなりますので, 退屈な内容かもしれないことを予めご了承ください.
目標
- Chainer Colab Notebook の HandsOnをやってみる ←イマココ
- Keras でカプセルネットワーク（CapsNet）を体験してみる
- Pytorchで学ぶニューラルネットワークと深層学習を GoogleColab でやってみる
Google Colaboratory とは
かなり平たく言うと,「Gmail や google map みたいな感じで, 手軽に機械学習の実行環境が使える Google のサービス」です. Jupyternote book のような使い勝手です. 作成したファイルは, google ドライブに保存されます. 私のように, 環境設定で挫折することの多いヒトにとっては, 非常に心強い存在です. 便利な世の中になったものだ...
詳細は私が解説するより, 下記記事を読んでもらった方が早いと思います. わかりやすいしサクッと読めますよ.
むすび
掲げた目標をやりながら, 機械学習やディープラーニングの勉強の記録を残していきます.
書いた記事は, 下記リンクにまとめようと思います.
リンク
Chainer
- Google Colaboratory で Chainer を触ってみるvol.1 ~HandsOn 通りに動かす~
- Google Colaboratory で Chainer を触ってみるvol.2 ~隠れ層を理解する~
- Google Colaboratory で Chainer を触ってみるvol.3 ~nodeを理解する~
- Google Colaboratory で Chainer を触ってみるvol.4 ~活性化関数を理解する~
- Google Colaboratory で Chainer を触ってみるvol.5 ~エポック数, バッチサイズを理解する~
- Google Colaboratory で Chainer を触ってみるvol.6 ~optimizerの理解、いままでのまとめ~
- Google Colaboratory で Chainer を触ってみるvol.7 ~LeNet を嗜む~
Pytorch
chainer やったあとかなぁ