DL論文から自動的にソースコードを生成。GAN(敵対的学習)ロボティクスTOP機械学習DL論文から自動的にソースコードを生成。2019.04.04DL論文から自動的にソースコードを生成。直感的なUIで編集することも可能ShareTweetLINE個の記事で紹介するのは、論文からコードを書くのを自動化する取り組みです。DNN関係の論文に掲載されている図や表から、Keras/Caffeのコードを自動生成します。arXiv-風なwebサイトを構築し、5000論文を元に直感的なUIで操作できるクラウドを提供しています。Papers研究の再現性を高めるディープラーニング関連の論文の充実に伴い、既存の研究の再現と採用が課題となっています。異なるフレームワークに関する研究論文を再現することは困難な作業です。これらの課題に対処するために、本稿では、論文からコードを書くのを自動化する試みを提案しています。著者らは論文を自動的に解析し、記述されたDL(ディープラーニング)モデル設計を抽出する新しいアルゴリズムDLPaper2Codeを提案しています。この方法は、研究論文の中から利用可能なDL学習設計フロー図と表を抽出し、抽象的な計算チャートに変換します。/Caffeソースコードに変換されます。著者らはarXivに似たウェブサイトを作成し、5000の研究論文によって自動的に生成されたデザインを公開しました。これらは、直感的なドラッグアンドドロップのUIフレームワークを使用したクラウドソース方式で編集および評価することが可能です。DLPaper2Codeテーブル(ビジュアルコミュニケーションとしてデータを並べる手段)はさまざまな構造を持つことができ、さまざまな種類の情報を伴うことがあります。研究論文では、DLデザインは主に図表を使って説明されており、調査論文には、図、テキスト、表にまたがって実装されるのに十分な情報が含まれていることがわかりました。したがって、本稿では画像としての図と表の内容を解析することに焦点を当て、そこからそれぞれの新しいDL情報を取得しています。論文より図とテーブルを抜き取り、実装ライブラリや言語に依存しない抽象計算グラフとして表現し、この抽象計算グラフから複数のライブラリでソースコードを自動生成します。図1提案するDLPaper2Code構造には、図1に示すようにいくつかの主要部分が含まれています。1、研究論文のPDFからすべての図と表を抽出する。2、バイナリ分類器を訓練して、どの画像とテーブルが深い学習モデルフローを表すかを検出。DLモデルを記述するために使用される図形や表のタイプについて、きめ細かい分類を実行。研究論文で利用可能なDLモデル設計を特徴付け、それらを5つの異なるカテゴリに分類する。3、以下の図に示すように、画像を解析してノード、エッジ、フローを抽出し、抽象計算グラフを作成。画像にOCRを実行してテキストコンテンツを抽出する。(この表は、行優先形式または列優先形式のどちらでも記述できます。PDFリサーチペーパーの表の配置に基づいて、表は独立して解析され、ディープラーニングモデルフローが抽出されます。)4、前のステップで抽出した抽象計算グラフを次の図に示すようにJSON形式に変換。JSONフォーマットで表現された抽出されたデザインから、手作業でキュレーションされたテンプレートベースのコードを使ってKeras(v2.1.2)、Caffe(v1)、Tensorflow(v1.4)、PyTorch(v0.3)でソースコード生成をサポートする。DLモデルは5つの広いカテゴリーに分類される本稿では徹底的な分析を行い、研究論文からの30,000枚以上の画像を手作業で観察し、DLモデルが図2に示すように5つの広いカテゴリーに分類されることを発見しました。これらの画像を5つのカテゴリー、すなわち(a)ニューロンプロット、(b)2Dボックス、(c)2Dボックス、(d)3Dボックス、および(e)パイプラインプロットに大別しています。ここでは、現在、既存の研究論文のおよそ50%を占める「2Dボックス」タイプの画像からの設計フロー情報の抽出をサポートしています。提案されたDLPaper2Codeフレームワークを使用して、5000以上のダウンロードされた論文からDLモデル設計フレームワークを抽出しました。定量分析によって生成されたフレームワークプロセスは、標準的な評価方法がないため、実装が困難です。そこで著者らはarXivに似たWebサイトを構築しました。WebサイトではDLデザインと5,000件の研究論文のソースコードなどが提供されています。自動生成効果を測定するためのフィードバックとして、抽出されたデザインをユーザーによってスコアリングされます。下図に示すように調査の一環として設計したUIベースの直接ドラッグアンドドロップエディタを使用して、抽出したデザインを手動で変更し、改良することができます。これにより、もし自動抽出が間違えていても直感的なインタラクティブで修正することが可能です。Box視覚化から216,000以上の深層学習モデルのためのソースコードを作成しました。このデータセットに対する実験は、提案されたアプローチがフロー図内容を抽出することにおいて93パーセントを超える精度を有しているとのこと。研究目標としては、研究努力を再現しやすくすることでディープラーニングを民主化することだそう。今後の課題としては、モデルの理解と再利用を容易にするために、深層学習モデルが研究論文で表現されている形式を標準化することでしょう。この記事をシェアするLINE記事の内容等について改善箇所などございましたら、お問い合わせフォームよりAI-SCHOLAR編集部の方にご連絡を頂けますと幸いです。機械学習モデルの入力は配列であることが多いです。1ベストからブラジャーに。月間GANの発展の歴史を振り返る!GANの包括的なサーベイ...レンダリングを応用した画像セグメンテーション「Poin...低解像度ビデオもすぐに高解像度に変換できる超解像アルゴ...機械学習のためのデータ収集に新たな希望!?半教師学習の...教師あり学習の精度を超えた!?相互情報量の最大化による...たった2行で画像認識モデルの精度向上!?新しいData...「PEGASUS」文章要約に特化した自然言語処理モデル...パラメータ数を激減させる新しい畳み込み「MixConv...Googleが公開した自然言語処理の最新技術、BERT...深層学習×マルチモーダル。お取り扱いについて株式会社wevnal(以下「当社」といいます。)は、AI-SCHOLAR(以下「本サイト」といいます。)をご利用になる方(以下「ユーザー」といいます。)を遵守すると共に、以下のプライバシーポリシー(以下「本プライバシーポリシー」といいます。)に従い、適切に取り扱うものとします。本プライバシーポリシーにおいて、個人情報とは、生存する個人に関する情報であって、当該情報に含まれる氏名、生年月日その他の記述等により特定の個人を識別することができるもの(他の情報と容易に照合することができ、それにより特定の個人を識別することができることとなるものを含みます。)を意味するものとします。当社は、ユーザーの個人情報を、以下の目的で利用いたします。当社は、ユーザーの同意を得て、以下の提供先に、以下の提供情報内容を以下の手段又は方法で提供することがあります。(1)提供先について登録ユーザーが本サイトにおいて資料の請求、閲覧もしくはダウンロードする場合、その資料の提供元である本サイト掲載企業(当該提供元企業から委託を受けた者を含みます。所属企業ではなく、企業に所属する個人が提供元である場合もあります。)に、以下の情報が提供されます。電磁的な方法による送信また、次に掲げる場合は、関係法令に反しない範囲で、ユーザーの同意なく個人情報を第三者に提供することがあります。一部または全部を外部委託することがあります。委託先における個人情報の取扱いについては当社が責任を負います。当社は、個人を特定できないよう加工した統計データを作成することがあります。当社は、統計データを何ら制限なく利用することができるものとします。して、ユーザーご本人に限り、個人情報の開示、訂正、追加または削除、利用停止、ならびに第三者への提供の停止(以下「個人情報の開示等」といいます)を求めることができるものとします。以下の場合は個人情報の変更等に応じないことがあります。他の法令に違反することとなる場合また、当該個人情報の変更等に多額の費用を要する場合、その他の、個人情報の開示等を行うことが困難な場合であって、ユーザーの権利・利益を保護するため必要なこれに代わるべき措置をとるときは、個人情報の変更等に応じないことがあります。当社サービスは、Cookie及びこれに類する技術を利用することがあります。これらの技術は、当社による当社サービスの利用状況等の把握に役立ち、サービス向上に資するものです。Cookieを無効化されたいユーザーは、ウェブブラウザの設定を変更することによりCookieを無効化することができます。Cookieを無効化すると、当社サービスの一部の機能をご利用いただけなくなる場合があります。当社は、法令等の定めがある場合を除き、必要に応じて、本プライバシーポリシーを変更することができるものとします。プライバシーマークに関して当社は、プライバシーマークの認証を取得しています。パスワードをお忘れの。