気ままな技術者生活から人生について考える
JCuda – ダウンロードとコンパイルで解説しているように実行すると、JCufft を作成する時にエラーで止まります。
これは9.1から cufftSetCompatibilityMode() が削除されたためなので、jcufft/JCufftJNI/src/JCufft.cpp の最後の関数の戻り値を JCUFFT_INTERNAL_ERROR 等に変更します。
これでコンパイルが通るようになりますが、今度は jcuda-main に移動して mvn clean するときに失敗します。この原因は pom.xml に cuDNN の設定が入っていることと、デフォルトの Ubuntu 16.04.x に openjdk-8-jdk パッケージがインストールされていないためです。
pom.xml から cuDNN の設定を削除し、openjdk-8-jdk をインストールすると、mvn install が成功し、output ディレクトリに jar ファイルが作成されます。
そのうち HP の方も修正します。修正しました。
cuRAND を JCuda 環境で使用するための API である、jcurand の使い方をアップしました。
お膳立てが若干ありますが、それさえクリアすれば、シンプルな呼び出しで高速に乱数生成ができます。
メモリはデバイス側に確保する必要がありますが、メモリコピーを使えばホスト側に持ってきて使用することが可能です。
JCuda 版ニューラルネットのコードに関する説明記事をアップしました。CPU 版と比較して、以下の変更があります、
SimpleNet.java の forward() 計算で、bias を使用しないというバグがあったため、JCudaNNKernel.cu とともに修正しました。ただ、bias があってもなくても正答率に目立った変化はないようです。
JCuda 版ニューラルネットのソースコード解説は、現在作成中です。完成にはあと２〜３日かかると思いますので、好ご期待。
AutoEncoder 系のライブラリも作成中ですが、まだ動きません。
隠れ層のある場合のニューラルネットにおける逆誤差伝搬法の数式が間違っていたのを修正しました。
また、
正しくは 
以上訂正した記事をアップロードしました。
NeuralNet.java でバグが見つかり、本来
for (int y = 0; y < ysize; ++y) {
d += w[x][y] * bderivative[y]
}
と書くべきところを x に関して和を取っていました。修正し、GitHub を更新しました。
修正の結果、収束がさらに速くなった気がします。また、ループを繰り返すと過学習してしまう傾向がみられます。
JCuda の記事として、デバイスメモリの使い方〜カーネルの記述までを追加しました。
preparePtxFile() は JCuda というよりは JCudaDriverSample の機能なので、敢えて解説していません。
次はいよいよ JCuda を使ってニューラルネットを構築します。
JCuda ライブラリの利用方法を説明するためのプロジェクト JCudaSimple をGitHubにアップロードしました。
中身はほとんど JCudaDriverSample と同じですが、Java8 風に書き換えてあります。外部 JAR として jcuda, jcuda-natives を参照しているので、ここだけ各自の環境にあったファイル名に書き換えてください。
解説記事は一両日中に書きたいと思います。
隠れ層のあるニューラルネットワークに対する逆誤差伝搬法について記述した記事をアプロードしました。
一応確認したつもりですが、式が間違っていたらごめんなさい…
最初 
サンプル全体について添字縮約しなければいけないことに気づいたのが午後１０時３０分。
なもので、まだ GitHub に上げたサンプルプログラムにはバグフィックスがかかっていません。そのうち直します。