ChainerMN による分散深層学習の性能について - Preferred Networks Research & Development
米サンフランシスコで開催された「Deep Learning Summit 2017」にて、PFN は Chainer のマルチノードでの分散学習対応への取り組みについて発表しました。本記事では、その発表について詳しく説明していきます。 分散深層学習の重要性と現状 GPU の性能は継続的に向上していますが、より大きなデータを活用してより精度の高いモデルを実現するために、深層学習で使われるモデルのパラメータ数や計算量も増大しています。そのため、現在でも、Chainer を含む一般的なフレームワークを用いた標準的な学習では 1 週間以上かかってしまうようなユースケースが少なくありません。より大規模なデータを扱ったり、試行錯誤のイテレーションを効率化するために、複数の GPU を連携させ学習を高速化させることは重要な課題です。そこで、我々は Chainer にマルチノードでの分散学習の機能を追加す
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
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