カナダからのブログ

工学院大学でのイーサネットの教育のためにシミュレータ clsim をつくったことについては，このブログでも，また講義のブログでも書いてきた． すでに適切なシミュレータがないようにみえたことが自作した理由だが，どうやら，ちかいものはあることがわかった．

仕事のことはそもそもめったにここに書いていないが，それでもときどきコンピュータ・ネットワークについて書いてきた． 16 年くらいもそれを仕事にしてきたが，ついにべつの世界に足をいれることになった． 自動車の監視カメラの画像認識 (コンピュータ・ビジョンもしくは画像センシング) なのだが，それを深層学習 (deep learning) をつかってやるのだ． 深層学習は 2012 年以来注目をあつめていて，最近ではマスコミもいつ人工知能が人間をこえるかというような話題をとりあげている． しかし，実際にふみこんでみると，10 数年前とそれほどおおきくかわったようにはみえない． 人間をこえるなどということはありえないことだ．

最近はコンピュータ・ビジョンを仕事にしているので，関連の 2 つの学会にいってきた． ひとつは MVA 2015 (Machine Vision Applications) という国際学会，もうひとつは画像センシング・シンポジウム (SSII) という国内学会だ． どちらも深層学習の話題が多いが，そればかりというわけではない．

最近は深層学習 (deep learning) の研究の進展によって人工知能に注目があつまっているが，それが可能になったおおきな要因は NVIDIA の GPU によるニューラルネットの高速化だ．

深層学習によるコンピュータ・ビジョンが仕事になったので，そのための環境として Theano をインストールした． Windows でつかっているひともいるが，Ubuntu をつかうのが絶対に有利だ． というわけで，そのインストール法をここに書いておく． ただし，失敗談もいろいろふくまれているので，ちょっと，とおまわりだ．

コンピュータ・ビジョンを深層学習をつかってやろうとしているので，Theano という深層学習のための環境をインストールして，そのうえで，たたみこみニューラルネット (Convolutional Neural Network, CNN) をうごかしている． たたみこみ層 1 段につき 1 個だけフィルタを用意して学習させてみると，おもしろいことがわかった．