複数の CPU または GPU 用に高度に最適化された Extreme Learning Machine(ELM) を (アプリケーションで) 使用する必要があります。ELM の主な計算には Moore-Penrose 擬似逆行列と行列乗算が含まれるため、Theano と Caffe の間で ELM を実装するための最良のオプションは何でしょうか?
第二に、Python インターフェイスを使用して Caffe に新しい学習アルゴリズム (ELM) を実装することは可能ですか?
複数の CPU または GPU 用に高度に最適化された Extreme Learning Machine(ELM) を (アプリケーションで) 使用する必要があります。ELM の主な計算には Moore-Penrose 擬似逆行列と行列乗算が含まれるため、Theano と Caffe の間で ELM を実装するための最良のオプションは何でしょうか?
第二に、Python インターフェイスを使用して Caffe に新しい学習アルゴリズム (ELM) を実装することは可能ですか?
Google に関する限り、Caffe は「極端な学習マシン」については役に立ちません。
第二に、Python インターフェイスを使用して Caffe に新しい学習アルゴリズム (ELM) を実装することは可能ですか?
いいえ、それはできません。C++ で新しいレイヤーとアルゴリズムを実装する必要があります。その後、Python を介してそれらを処理できます。
Caffe の入門書については、「GPU を利用した Caffe を使用したニューラル ネット」を参照してください。