この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした． シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り，自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています． 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています． 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built

言語処理100本ノック 2020 (Rev 2) 言語処理100本ノックは，実用的でワクワクするような課題に取り組みながら，プログラミング，データ分析，研究のスキルを楽しく習得することを目指した問題集です． 詳細 ツイート

現時点(2019/08/04)で最新のpandasをinstallすると，version0.25.0がインストールされる． ただそのままpandasをimportするとエラーがでたので共有します． 環境 ec2 amazon-linux2 python 3.6.8 エラー文 >>> import pandas as pd Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/home/miyano/.pyenv/versions/3.6.8/lib/python3.6/site-packages/pandas/__init__.py", line 55, in <module> from pandas.core.api import ( File "/home/miyano/.pyenv/

はじめに 最近，ニューラルネットライブラリ界隈でPyTochがにわかに盛り上がり始めたので触ってみました．ただ，触ってみるだけでは面白くないのでChainerと比較しつつ，DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networksを実装してみました． なお，PyTorch自身の概要などはpytorch超入門がわかりいいです． 実装 では，早速DeepPoseをChainer(1.19.0)とPyTorch(0.1.10)で実装してみたいと思います． Model Loss Function Train の順でChainerとPyTorchを比較しつつ実装していきます． Model ChainerとPyTorchでほぼ同じコードで書けます．強いて言えば，PyTorchでは Convolutional Layer の出力を Fully Con

※Pytorchのバージョンが0.4になり大きな変更があったため記事の書き直しを行いました。 初めに この記事は深層学習フレームワークの一つであるPytorchによるモデルの定義の方法、学習の方法、自作関数の作り方について備忘録です。 インストール Pytorchはcondaやpipで簡単にインストールすることができます。こちらからosやpython,cudaのバージョンを選択すると適したスクリプトが表示されるのでコピペすればインストールが可能です。(cudaやcudnnは別途セットアップが必要) 現状はlinuxかosxのみでwindowsには対応してないようです。(0.4よりwindowsも公式でサポートされました。) 公式チュートリアル これからPytorchを使ってみようという人はこの記事よりも公式のチュートリアルが非常にわかりやすいのでそちらを参考にしたほうがいいです。またexa

どうも。GIBの宮本です。 公式ドキュメントベースで調べました。 chainerにかなり近い構文になってますが、少し違いがある関数もあるので注意が必要です。 facebookやニューヨーク大学が主導してるイメージの深層学習フレームワーク。 chainerからforkされたらしい。torch7もfacebookやニューヨーク大学が主導してるイメージ。 torch7はluaで且つ抽象化があまりされてないので関数がむき出し。 pytorchはかなり抽象化されておりコーディング量が減る。 2017年３月時点のデベロッパー #コミッターさんのブログ Adam Paszkeさん http://apaszke.github.io/posts.html Soumith Chintala http://soumith.ch/ #盛り上がり具合 2017年３月時点。一概にgitのグラフで盛り上がり具合が測れる

pytorch自分で学ぼうとしたけど色々躓いたのでまとめました。具体的にはpytorch tutorialの一部をGW中に翻訳・若干改良しました。この通りになめて行けば短時間で基本的なことはできるようになると思います。躓いた人、自分で書きながら勉強したい人向けに各章末にまとめのコードのリンクがあるのでよしなにご活用ください。 pytorchの特徴 chainerに近い構文構造 defined by run： コードを走らせた際に順伝播に合わせて逆伝播のグラフが作成される 比較的自由に書いても怒られない(主観) 動的に構造が変化するネットワークを書きやすい バッチ処理前提(DataLoaderの概念) 実行速度が早い (cf deepPoseのpytorch実装) importモジュール群 import torch #基本モジュール from torch.autograd import Va

PyTorchの習得は、シンプルなニューラルネットワーク（NN）の、まずは1つだけのニューロンを実装することから始めてみよう。ニューロンのモデル定義から始め、フォワードプロパゲーションとバックプロパゲーションといった最低限必要な「核」となる基本機能に絞って解説。自動微分についても簡単に触れる。 連載目次 人気急上昇の「PyTorch」を使いたい。そう考えて、PyTorchの公式チュートリアルを開いて学習を始めてみた、という人は少なくないだろう。しかし、挫折してしまったり、なかなか進まなかったり、という人も少なくないのではないだろうか。 というのも、その公式チュートリアルの、最初の「テンソル」解説だけは（NumPyライクな直観的なAPIなので）難しくないとしても、次が「Autograd（自動微分）」、その次が「ニューラルネットワーク」……と言いつつも、いきなり「CNN（畳み込みニューラルネッ

cvpaper.challenge の メタサーベイ発表スライドです。 cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ作成・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有します。 http://xpaperchallenge.org/cv/

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