【好評既刊】 山下隆義・著 『イラストで学ぶ　ディープラーニング　改訂第2版』 kodansha.co.jp/book/products… ディープラーニングをはじめて学びたい人を対象とした入門書です‼️🔰 ▶️カラー図版で、畳み込みニューラルネットワークなどの基礎的な手法が直感的に理解できる ▶️ツールのインストール方法や活用事例も紹介 ▶️物体検出、セグメンテーション、可視化への活用も充実 【目次】 第1章 序論 　1.1　ディープラーニングとは 　1.2　注目のきっかけ 　1.3　なぜディープラーニングなのか 　1.4　何がディープラーニングなのか 　1.5　本書の構成 第2章 ニューラルネットワーク 　2.1　ニューラルネットワークの歴史 　2.2　マカロック－ピッツの素子モデル 　2.3　パーセプトロン 　2.4　多層パーセプトロン 　2.5　誤差逆伝播法 　2.6　誤差関数と活性化関数 　2.7　尤度関数 　2.8　確率的勾配降下法 　2.9　学習係数 　2.10　まとめ 第3章 畳み込みニューラルネットワーク 　3.1　畳み込みニューラルネットワークの構成 　3.2　畳み込み層 　3.3　プーリング層 　3.4　全結合層 　3.5　出力層 　3.6　ネットワークの学習方法　　 　3.7　まとめ 第4章 制約ボルツマンマシン 　4.1　ホップフィールドネットワーク 　4.2　ボルツマンマシン 　4.3　制約ボルツマンマシン 　4.4　コントラスティブ・ダイバージェンス 　4.5　ディープ・ビリーフ・ネットワーク　 　4.6　まとめ 第5章 オートエンコーダ 　5.1　オートエンコーダ 　5.2　デノイジング・オートエンコーダ 　5.3　スパース・オートエンコーダ 　5.4　スタックド・オートエンコーダ 　5.5　事前学習への利用　 　5.6　まとめ 第6章 汎化性能を向上させる方法 　6.1　学習サンプル 　6.2　前処理 　6.3　活性化関数 　6.4　ドロップアウト 　6.5　ドロップコネクト　 　6.6　まとめ 第7章 ディープラーニングのツール 　7.1　ディープラーニングの開発環境 　7.2　Theano 　7.3　Pylearn2 　7.4　Caffe 　7.5　学習システム　－DIGITS－ 　7.6　Chainer 　7.7　TensorFlow　 　7.8　まとめ 第8章 ディープラーニングの現在・未来 　8.1　ディープラーニングの実用事例 　8.2　ディープラーニングの先に　 　8.3　まとめ

Running those old configs today would be hard. They need pylearn2, pylearn2 needs an old version of theano, old versions of theano need old versions of CUDA, old versions of CUDA need old GPUs.

After I graduated I made my personal private repo from grad school public. So I think the first ever GAN config file was this one: github.com/goodfeli/galatea/… Full provenance is not preserved (what pylearn2 version, theano version, CUDA version, libc version etc was I running?)

Sometimes people ask me why there isn’t code in the Deep Learning textbook and I say “well, the code would’ve been in pylearn2,” and they say “what’s pylearn2?” and I say “exactly.”

>> הסיבה ש-Keras דחקה מהשוק את כל מה שקדם לה (Block, pylearn2 וכו׳ - עוד בימים שעבדה מעל Theano) היא אבסטרקציה ״חכמה״. מי שרצה לא לחשוב יכל להרים מודל סיווג כלבים וחתולים בשעתיים, ומי שרצה גישה ל״ברזלים״ קיבל אותה בקלות. לנגצ׳יין לא מאפשרת את זה מסיבות שידועות רק למפתחים שלה. >>

Pylearn2 (2/2) Pylearn2 is designed to make Deep Learning accessible to researchers who have little experience programming, not only providing pre-built algorithms but also teaching people how to implement their own.

3. pylearn2 (1/2) Pylearn2 is a Python package for doing machine learning research with Neural Networks, including Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN) and Long Short Term Memory (LSTM) Networks.

A graduate class on representation learning, which used a draft of the Deep Learning book by Ian Goodfellow et al. as the main reading material. Exercices and projects were implemented with Theano and pylearn2. Old school stuff I guess 😉 ift6266h14.wordpress.com/201…

I'd guess this is essentially the most common Nesterov variant, as per the good old comment on pylearn2 (github.com/lisa-lab/pylearn2…), which is what we pulled forward into pytorch (github.com/pytorch/pytorch/p…)

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Pylearn2 is a machine learning library that has been designed to facilitate research projects. Listed here – in no particular order – are top resources to learn Pylearn2 zcu.io/pb73 #python #pylearn #ML #AI

theano が万能の時代から Caffe に移り、期待されてた Pylearn2 はよくわからんうちに終わり、GAN とかなくて GSN とか学んでた機械学習老人会

Nice! That definitely takes me back, ah... pylearn2