[ディープ・ラーニング最新技術情報]をみて気になったことをメモ

USE CASE

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・画像認識、顔認識、自然言語解析
・脳画像や地形データからどういった意味を持っているかを理解する
・癌の増殖をするかの診断、化合物によって薬の毒性、遺伝子の突然変異について
・レコメンデーションエンジン
など

トレーニングシステムについて

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トレーニングするためにアプリケーションフレームワーク(Caffe・Theanoなど)を利用する
そのフレームワークがGPUを効果的に利用するために、cuBLASやCUDAを利用している

FULL CONNECTIONの計算方法

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ひとつづつ計算するとメモリがネックとなるような計算も
複数一気に計算することによってCPUをネックとなるようにして
GPUを活かすようにしている

CONVOLUTIONの計算方法

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いくつか方法があるが、行列演算として処理することでGPUを活かすようにしている

つまり、ディープラーニングは行列演算であり、そしてGPUはそれを高速に処理できる

DIGITS

Interactive Deep Learning GPU Trainig System
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CYCLEを回すためにDIGITS・cuBLAS・cuDNNを強化していく

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