Q&A
Deep Learningといっても色々な分野の物が、ありますがどれでしょうか？（自分も勉強中の身です）
Deep Learningを用いた画像処理を本格的に勉強したいと考え 調べてみましたところ
NVIDIAから出ているCNN、Alexnet、Darknetなどが見つかりました。
これらに含まれるDeep Learningのプログラムは自分で改造したり、アセンブリ言語にして原理を勉強できるのでしょか？
ただ使うだけでは本質が理解できないと思い、Deep Learningのソースコードを勉強したりしたいと思い質問しました。
回答1件
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ベストアンサー
基礎知識なしにそれらのコードを読んでも、全く理解できないかと思います。
まず書籍を読んでニューラルネットワークについて勉強すると良いでしょう。
また、ディープラーニングを学ぶのにC言語は不向きです。
高速化する過程で利用することはあっても、それは初心者が気にすることではありません。
Cでなければ、ゼロから作るDeep Learningなどが良く勧められています。
アセンブリ言語にして原理を勉強
アセンブリを気にしなくて良いように、今日の高級言語が発達してきたことを忘れないでください。
投稿2018/01/21 07:43
編集2018/01/21 07:46
総合スコア35660
返信ありがとうございます。
ディープラーニングに向いている言語はPythonなどでしょうか？
ちなみになぜⅭは不向きなのでしょうか？
いろいろ理由はありますが、Cで実装するうえで一番面倒なのは行列処理なのではないでしょうか。
一方Pythonは機械学習界隈でポピュラーですので、情報も豊富ですし外部ライブラリも充実しています。
Pythonの基礎を学ぶ
⇒ ニューラルネットワークの基礎を学ぶ (ゼロから作るDeep Learning)
⇒ ディープラーニングのフレームワークの使い方を学ぶ
⇒ フレームワークを分析する
この流れが一番学習しやすいかと。最後のワンステップが余計なようにも思いますが。
時代のニーズに合わせるなら、フレームワークの分析はしないで機械学習の実践に注力するのが良いかと思います。
フレームワークは基本的に中身を知らなくて良いように設計されています。
もちろん知っていて損は一切しませんが、学習コストの高さがネックです。
そうなんですね。Pythonを勉強したことはありませんが、今回を機に学習したいと思います。
まずは簡単なものからPythonで学んでいくのでディープラーニングの学習はまだまだ先になります。
ちなみにPythonには行列処理はあるのでしょか？またⅭ言語並みに細かい指定までできるのでしょか？
最後にⅭと組み合わせて使うことはあるのでしょうか？（高速化するために）
> Pythonには行列処理はあるのでしょか？
Cよりかなり簡単に書けますし、NumPyというモジュールを導入すればさらに強力になります。
> Ⅽ言語並みに細かい指定までできるのでしょか？
細かい指定とはなんの指定でしょうか？
Pythonは動的型付け言語ですので、慣れるまではそのフリーダムなコードに面食らうかもしれません。
> 最後にⅭと組み合わせて使うことはあるのでしょうか？
Pythonの公式実装は内部的にC言語で実装されているので、親和性が高いです。
また、前述のNumPyを上手に使うと、下手にC言語で書くより速くなることがあります。
説明不足で申し訳ありません。Ⅽのようにメモリ指定で使うポインタや演算子が使えたり二進数表記などができるのでしょか？
そうなのですね。使っていなかったので全然知らなかったのですが、便利になったのですね。
Ⅽ言語は処理速度が速い事が特徴ですが、最近のPythonはⅭと同じくらいの処理速度が出せるのですね。
どうもありがとうございます。
> Ⅽのようにメモリ指定で使うポインタや演算子が使えたり二進数表記などができるのでしょか？
・ポインタ ⇒ 気にしなくていいように作られています。しかしC言語のポインタの知識は学習の上で役に立つことでしょう。
・演算子 ⇒ 演算子が使えない言語の方が珍しい気がします。ポインタ演算と言う意味でしたら、やはり気にしなくて良いように作られています。
・二進数表記 ⇒ 出来ます。
> 最近のPythonはⅭと同じくらいの処理速度が出せるのですね。
正しく組めば、ですが。
適切に高速化したPythonの方が、適当に作ったCより速い(かも)、と言った感じです。
高速化は非常に難しい話題ですので、考えるのは後回しでいいかと。
確かにそうですね。高速化よりもまずはソースを作ることに専念します。
大変勉強になりました。どうもありがとうございました。
解決したならベストアンサーにしましょう。
質問履歴を見ると方法を知らないわけではなさそうなのに全部ほったらかしです。
すいません。つい安心してほったらかしにしていました。今後は気を付けます。
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