TensorFlow User Group #7に参加しました。
汎用数値計算機としてのTensorFlow動作解析と考察
TensorFlowを汎用数値計算機として使う話。NumPy互換の計算をイメージしているらしい。システムとしての速度をGPUやCPUのバスから計算しても読めないので計測が大事。
GPUのメリットが薄いとの結論となっており、Q&Aで感覚と合わないので評価がおかしいのでは？との意見があった。
形態素解析を利用した江戸川乱歩風文書の生成
元は英語用に書かれた多層LSTMのレポジトリを参考にKerasで江戸川乱歩の文書を生成した。形態素解析はjuman++。江戸川乱歩は夏目漱石と違い新仮名遣いでかかれており、形態素解析でうまくパースできると思った。
Q&AでGoogle Colaboratoryはβ期間なのでGPUが無料で使えるというハックが紹介された。ただ、調べたらK80なので速度的に見劣りするかも。
Tensorflowユーザから見Alpha(Go)Zero, Ponanza
今までは人手と機械学習の部分が半々だったが1手詰みは別ルーチン。AlphaZeroはどの手がいいか(policy)と勝率の予測(value)を同時に行う。強化学習を使っており、ランダム状態での勝ち負けを学びそれを使って探索し少しづつ強くなる。
PonanzaはChainerのイメージしかなかったのでどうTensorFlowにつなげるんだろうと聞いていたらニューラルネット部分をTensorFlowで書き換えたんですね。
所感
TensorFlow "User Group"の名の通り全体的にやってみた的な内容だった。ビジネス色がないというか。ツールの選定理由がググってTOPに出てきたからだったり、最新の論文の手法がどうこうよりもDone is better than perfectな雰囲気でした。
