chainerでニューラルネットを学んでみるよ(chainerでニューラルネット2) - 人工言語処理入門
前回の記事ではchainerのインストールからサンプルコードを使って画像識別問題を解くところまでやりました。 hi-king.hatenablog.com 今回の記事では回帰・分類問題用のシンプルなニューラルネットの作り方をやろうと思います。andとxorの論理式を学習させます。chainerでの実装の学習と、あとニューラルネットの教育目的に使いやすいなーと思ったので。2層のニューラルネットまで段階をふんで解説してるんですが、プログラム読むほうが得意、って方は一番最後のコードを先に読んだほうがわかりやすいかもしれません。 追記(7/13)型チェック chainer1.1.0から型チェックが入ったので(https://github.com/pfnet/chainer/pull/95)、識別にはfloat32を入力してint32を出力、回帰にはfloat32を入力してfloat32を出力、とい
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワーク（Neural Network)： (人工）神経回路網 ニューラルネットワークとは、生物の脳にある神経細胞（ニューロン）のネットワークの働きをモデル化したものである。 ニューラルネットワークを用いたシステムでは、人間の脳と同じように、物事を記憶し、記憶を元に判断するという機能を実現できると考えられている。 例えば、システムに円や三角といった図形を記憶させ、次に先ほどとは異なる図形を入力したときに、記憶を元に、その図形は円なのか三角なのかを判別したり、数字を記憶させれば、数字を読み取ることが出来るようになる。 ここで、重要な点は、ニューラルネットワークシステムに与える問題の図形や数字は、正解例とは多少ずれた形でも、ある程度システムが正しく判別できる点である。 ＮＮ（ニューラルネットワーク）の学習の例） １． 見本を入力したとき、正解を答えるようになるまで訓練する
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