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File metadata and controls

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KelpNet : Pure C# machine learning framework

License Build status codecov

/* SampleCode */
FunctionStack<float> nn = new FunctionStack<float>(
    new Convolution2D<float>(1, 32, 5, pad: 2, name: "l1 Conv2D"),
    new ReLU<float>(name: "l1 ReLU"),
    new MaxPooling<float>(2, 2, name: "l1 MaxPooling"),
    new Convolution2D<float>(32, 64, 5, pad: 2, name: "l2 Conv2D"),
    new ReLU<float>(name: "l2 ReLU"),
    new MaxPooling<float>(2, 2, name: "l2 MaxPooling"),
    new Linear<float>(7 * 7 * 64, 1024, name: "l3 Linear"),
    new ReLU<float>(name: "l3 ReLU"),
    new Dropout<float>(name: "l3 DropOut"),
    new Linear<float>(1024, 10, name: "l4 Linear")
);
  • Samples: ・XOR ・CNN ・AlexNet ・VGG ・ResNet ・Others
  • SampleData: ・MNIST ・FashionMNIST ・CIFAR 10/100
  • Importable: ・CaffeModel ・ChainerModel ・ONNXModel

特徴

  • PyTorch や Keras と同じ Define by Run を採用しています
  • 行列演算にライブラリを使用していないため、全てのアルゴリズムが可読になっています
  • 並列演算にOpenCLを採用しているため、GPUだけでなくCPUやFPGA等の様々な演算装置で処理を並列化できます

※OpenCLを使用するためには対応するドライバの追加インストールが必要になることがあります

C#で作られているメリット

  • 開発環境の構築がカンタンで、プログラミングの初学者にも学びやすい言語です
  • .Net標準のFormやUnity等、処理結果を視覚的に表現するための選択肢が豊富です
  • PCやモバイル端末、組み込み機器等、様々なプラットフォームに向けた開発ができます

連絡方法

ご質問、ご要望は Issues へご登録をお願いします
細やかなことでも構いませんので、何かお気づきの点が御座いましたら、お気軽にご利用ください

手軽なやり取りをご希望の場合は Twitter からご連絡ください
現在の開発状況なども Twitter でご確認いただけます
Twitter: https://twitter.com/harujoh

動作環境

Libraries: .NET Standard 2.0 or 2.1
Samples: .NET Framework 4.6.1

実装済み関数

  • Connections: 　・Convolution2D 　・Deconvolution2D 　・EmbedID 　・Linear 　・LSTM
  • Activations: 　・ELU 　・LeakyReLU 　・ReLU 　・ReLU6 　・Sigmoid 　・Tanh 　・Softmax 　・Softplus 　・Swish 　・Mish
  • Poolings: 　・AveragePooling2D 　・MaxPooling2D
  • Normalize: 　・BatchNormalization 　・LRN
  • Noise: 　・Dropout 　・StochasticDepth
  • LossFunctions: 　・MeanSquaredError 　・SoftmaxCrossEntropy
  • Optimizers: 　・AdaBound 　・AdaDelta 　・AdaGrad 　・Adam 　・AdamW 　・AMSBound 　・AMSGrad 　・MomentumSGD 　・RMSprop 　・SGD