.net机器深度学习框架

# KelpNet : Pure C# machine learning framework [](https://opensource.org/licenses/Apache-2.0) [](https://ci.appveyor.com/project/harujoh/kelpnet) [](https://codecov.io/gh/harujoh/KelpNet) ```csharp /* 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**](https://github.com/harujoh/KelpNet/blob/master/KelpNet.Sample/Samples/Sample1.cs) ・[**CNN**](https://github.com/harujoh/KelpNet/blob/master/KelpNet.Sample/Samples/Sample5.cs) ・[**AlexNet**](https://github.com/harujoh/KelpNet/blob/master/KelpNet.Sample/Samples/Sample19.cs) ・[**VGG**](https://github.com/harujoh/KelpNet/blob/master/KelpNet.Sample/Samples/Sample15.cs) ・[**ResNet**](https://github.com/harujoh/KelpNet/blob/master/KelpNet.Sample/Samples/Sample17.cs) ・[**Others**](https://github.com/harujoh/KelpNet/tree/master/KelpNet.Sample) - SampleData: ・MNIST ・FashionMNIST ・CIFAR 10/100 - Importable: ・CaffeModel ・ChainerModel ・ONNXModel ## 特徴 - 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 - KerasやPytorchに似た、関数を書き連ねるコーディングスタイルを採用しています - 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 > - Intel製 CPU or GPU: https://software.intel.com/en-us/articles/opencl-drivers > - AMD製 CPU or GPU: http://www.amd.com/ja-jp/solutions/professional/hpc/opencl > - Nvidia製 GPU: https://developer.nvidia.com/opencl ### 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