Juliaで学ぶ画像処理〜ニューラルネットワーク(Neural Network) part1〜

こんにちは！今回は前回に引き続き、プログラミング言語のJuliaを用いて画像処理をしていきます。

インストールやサンプルプログラムを動かしていない方は以下をご覧ください。
プログラミング言語Juliaで学ぶ画像処理〜インストール、サンプル実行〜

1. 今回の内容について

今回はニューラルネットワークを使って手書き文字認識をしてみます。手書き文字認識とは、以下のような手書きの数字が何であるかを識別する手法です。

例えば以下のような手書き文字をみてみましょう。これは 8 x 8 の大きさの画像です。

今回することは、以下のようにある識別器にこの画像を入れると、その数字が0というのを出力する識別器を作ることです。ニューラルネットワークについての詳しい内容は考えず、とりあえず動かしてみることにします。

2. 用いるライブラリについて

Juliaでは、機械学習のためのライブラリとして'Mocha'というものを使うことができます。これはpythonで使える機械学習ライブラリの'Caffe'から来たものだと思います。どのようなものかを知るためにざっとDocumentをみてみましょう。

Mocha.jl is a deep learning library for Julia, a new programming language created at MIT that is designed specifically for scientific and numerical computing. Julia is a general-purpose language with many advanced features including type inference and multiple dispatch. Moreover, Julia’s performance in benchmarks is almost comparable to C code. While still at a very young stage, Julia is becoming popular in the numerical computing world. Mocha.jl has a number of nice features and benefits, including the following.
via Mochaについて

どうやらMochaはJuliaのためのDeepLeaningのライブラリであり、それを使うには単にadd('Mocha')とすればよいようです。これは簡単そうですね！