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Capitalico
為替市場の時系列データ分析への
Chainer適用事例
J U N - Y A N O R I M A T S U
Engineer
http://alpaca.ai jnory@alpacadb.com
2015/10/...
自己紹介
乗松潤矢(Twitter: arrow_elpis, Github: jnory)
Alpaca (Engineer)
フリーランス
博士課程在学中(専門:自然言語処理, 統計翻訳)
今日の肩書
1行しか無いPR...
Entry Point
FXチャートにはパターンがある
すべて同一カテゴリの事象
パターン認識で検出したい
プログラミングなしでパターンを発見
Chainerによるモデル学習
入力:FXチャートの値
出力:学習時に指定したパターンっぽさ
Chainer pros.
入力データを柔軟に変えられる
コンポーネントがミニマルコンパクト
バッチごとにデータを変えたりできる
On The Flyでデータ作成できる
定義ファイルが溢れたりしない
構造を変えて実験するのが簡単
某Deep L...
Chainer cons.
バージョンアップでpickleファイルの互換性が無くなった
コンバータを書いた
約1.5倍 (1.1との比較)
Chainer 1.3で遅くなった(?)
まとめ
Chainerは使いやすくて便利
Chainer 1.3への移行に2回失敗
1回目:値に問題
2回目:速度問題
PR#499で解決か?
→確認出来次第3回目のトライ!!
バージョンアップでモデルファイルの互換性が崩れるのは問題
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Chainer Meetup LT (Alpaca)

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Chainer Meetup LT (Alpaca)

  1. 1. Capitalico 為替市場の時系列データ分析への Chainer適用事例 J U N - Y A N O R I M A T S U Engineer http://alpaca.ai jnory@alpacadb.com 2015/10/14 Chainer Meet Up または、 我々はなぜchainerのアップデートに2回失敗したか
  2. 2. 自己紹介 乗松潤矢(Twitter: arrow_elpis, Github: jnory) Alpaca (Engineer) フリーランス 博士課程在学中(専門:自然言語処理, 統計翻訳) 今日の肩書 1行しか無いPR...
  3. 3. Entry Point FXチャートにはパターンがある
  4. 4. すべて同一カテゴリの事象 パターン認識で検出したい
  5. 5. プログラミングなしでパターンを発見
  6. 6. Chainerによるモデル学習 入力:FXチャートの値 出力:学習時に指定したパターンっぽさ
  7. 7. Chainer pros. 入力データを柔軟に変えられる コンポーネントがミニマルコンパクト バッチごとにデータを変えたりできる On The Flyでデータ作成できる 定義ファイルが溢れたりしない 構造を変えて実験するのが簡単 某Deep Learningフレームワークみたいに余計なことをしない
  8. 8. Chainer cons. バージョンアップでpickleファイルの互換性が無くなった コンバータを書いた 約1.5倍 (1.1との比較) Chainer 1.3で遅くなった(?)
  9. 9. まとめ Chainerは使いやすくて便利 Chainer 1.3への移行に2回失敗 1回目:値に問題 2回目:速度問題 PR#499で解決か? →確認出来次第3回目のトライ!! バージョンアップでモデルファイルの互換性が崩れるのは問題

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