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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

Neural Network Console

Neural Network Consoleは、ソニー社が開発したディープラーニング・ツール。ニューラルネットワークを視覚的に設計することが可能で、学習や評価をスムーズに実現できます。また、ニューラルネットワークを自動的に構築する機能も備わっています。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

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NNablaで学習済みのモデルから重みを取り出して再構成したい

elysion

総合スコア2

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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投稿2021/04/10 15:49

実現したいこと

NNablaで作成済みのモデルを変更したいです。
学習済みモデルから構成と重み(係数)を取り出して少し構成を変更したモデルを作成したいです。
その際に活性化関数なんかも変更できるとうれしいです。

学習済みモデルのパラメータを別の学習モデルのパラメータに採用できるようにしたいです。
言い換えると、学習させずにモデルを構築したいです。

NNablaに疎く、どのように実装したらよいか困っています。

また、モデルファイルはnnpですが、最終的に保存する形式は何でも良いです。
さらに、nnpを別のフォーマットに変換して実装しても大丈夫です。

補足情報

nnpファイルをonnx形式にしてみましたがこっちもこっちで難しかったです。
また、モデルファイルのバイナリを弄ってみたのですが直ぐにエラーになってしまい直接モデルファイルを編集するのはあきらめました。

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