【DeepLearning入門】Chainer&Word2VecとCUDAで自分のfacebookクローンをつくってみた。
だいぶ前に、GPUを使った深層学習用の環境構築をした時のメモです。機械学習の初心者向けです。
使うサービスやライブラリ、データなど
- Chainer（日本発の深層学習用ライブラリ）
- AWS（機械学習はlatency関係ないので、Tokyoよりも料金が安い米国東部（バージニア北部）でinstance立てました）
- CUDA（Nvidia社によるGPUを活用した統合開発環境）
- Word2Vec（Googleによる、文章から単語同士の関連性を学習するライブラリ）
- facebookでダウンロードした自分の投稿データ（7.8M）
お題は「facebookで過去に書いた全文をDeepLearningで学習させて、自動で文章を書かせる」です。
※最新のversionとの依存関係が不明です。再現実験をして動作させてから修正予定です（2016年3月1日時点）
基本的に下記のサイトの通りに進めて、つまづいた点をいくつか直せば動きます。
美しい・・・地下鉄を立体的に視覚化したmetrogram3D
部屋を暗くして見てみるとムードあるかも。
metrogram3Dは、東京メトロのデータを使ったリアルタイムシミュレーション。
途中からジェットコースターみたいなプレイヤー視点になるんだけど、それが超ヤバイです。
元となってるWebアプリはこちら
metrogram
男は「答え」を求め、女は「応え」を求めている
nanapiの「アンサー」のユーザーが本当にどうでもいいやりとりを楽しんでいるという話。
これに、トークショーのモデレーターである羽根拓也さんが「Questionに対するAnswer＝『答え』、ではなく反応の『応え』を楽しむサービスなんですね」という返しをしたらしい。
めちゃくちゃ鋭い。
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