90年代のアンティークコンピューターでCNNをトレーニングしました

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90 年代のコンピューターに CNN を実装するのはどのような感じでしたか?

最近、武田宏昌という日本人が、手書き文字を認識するために 1990 年型コンピュータ PC-9801 に CNN を実装しました。

ちょうどこんな感じです。

おそらくコンピュータのパフォーマンスの制限のため、認識プロセス全体には 1 分以上かかります。

30 年前、CNN はこのように実装されていたことが判明しました。

彼はまた、その全過程をTwitterで共有し、大きな注目を集めました。

多くのネットユーザーは驚きを表明し、コンピューターがかわいそう、AIの学習は難しいに違いないなどと述べた...

どうやってそれを達成するのでしょうか?

この技術はまだオープンソース化されていませんが、人々はすでに 1993 年に CNN を習得していました。

この人はLeCunです。

少し前に、LeCun93 に関するビデオが話題になりました。動画では、当時すでにCNNがテキスト認識システムに使用されていたことが分かります。

彼はまず、コンピュータ システムのネットワーク データ構造用のコンパイラを作成し、ソース コード内のテキストを表す重みとネットリストを含むコンパイル可能な C 言語コードを生成しました。

システム全体は、20 MFLOPS の計算能力を持つ DSP バージョンで実行されます。

当時は手書き数字データセットMNISTはまだリリースされておらず、LeCun氏はビデオを使用してテキスト認識システムを構築しました。さらに、テキストの拡大縮小や配置などの問題にも対処する必要があります。

紙に数字を書くだけで、大きさや形、あるいは「芸術性」の有無に関係なく、カメラを使ってコンピューターに取り込むことで認識できます。

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この日本人はMNISTデータセットに基づいてこれを構築し、認識プロセスがコンピューター上に明確に表示されました。

まず、MNIST 数字画像の情報を読み取ります。

その後、畳み込み、プーリング、その他の一連の操作が実行されます。

最後に、SoftMax レイヤーを通過した後、各数値は確率または重みに変換され、結果の数値は重みに応じて選択されます。

著者

岩手県立大学情報科学研究所の武田宏昌氏は、オペレーティングシステムとレトロコンピュータの研究が好きで、「Raspberry Pi GPGPU入門」を執筆しています。

このプロジェクトにより、彼はenPiTのPBLイベントで優秀賞を受賞しました。

このチュートリアルは「令和のPC-98プログラミング」にまとめて公開され、ソースコードはGitHubで提供される予定とのこと。

参考リンク:
https://twitter.com/T_taisyou/status/1357655009618399232