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ネットワークの接続をカスタマイズ可能なディープラーニングのライブラリはありますか?

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monolith_91

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私はディープラーニングでネットワーク上のニューロン間の結合を自由にカスタマイズ可能なライブラリを探しておりますが、何かございませんでしょうか?

例えば、入力層のニューロン数が20個で、I1~I20と付番します。

同様に中間層のニューロン数を100個として、H1~H100と付番します。

この時に、I1はH1~H5だけと接続する。I2はH6~H10だけと接続、みたいにしたいです。
※普通は入力層の各ニューロンは中間層の全てのニューロンと接続されてしまいます。

要するに、dropoutや正則化のテクニックを使わずにスパースなネットワーク構造を作りたいということです。

Numpyを使ってハンズオンで実装するのは大変なので、(出来ればpythonかR言語の)ディープラーニング用のライブラリでにネットワーク構造をカスタマイズ可能なものがあれば、どなた様かご教示いただけませんでしょうか?

※最近はchainerを良く使うので、chainerで出来れば良いですが、Documentみた範囲では方法が分かりませんでした。

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checkベストアンサー

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https://keras.io/ja/layers/local/
Tensorflow/KerasにあるLocallyConnected1Dでは目的は果たせませんか?

keras.layers.local.LocallyConnected1D(5, 1, strides=1, padding='valid', activation=None)
InputLayerSize:(None, 20, 1) ---LocalConv1D---> OutputLayerSize:(None, 20, 5)
これをFlattenすれば同じ結果が得られるかもしれません。

これ以上のカスタマイズ性がほしいのであれば、Lambda層などを使うことでしょうか。
BPが意図したどおりに定義できているとは限りませんが。

投稿

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  • 2017/12/30 20:32

    教えて頂いた方法で解決しました。どうもありがとうございました。

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