Chainerによる多層パーセプトロンの実装(2015/10/5)のつづき。今回はChainerで畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Network)を実装した。Theanoによる畳み込みニューラルネットワークの実装 (1)(2015/6/26)で書いたのと同じ構造をChainerで試しただけ。タスクは前回と同じくMNIST。 今回は、MNISTデータの取得や訓練/テストの分割にscikit-learnの関数を使ってみた。 Chainerで畳み込みをするためには、訓練データの画像セットを(ミニバッチサイズ、チャンネル数、高さ、幅)の4次元テンソルに変換する必要がある(ここに書いてある)。今回はチャンネル数が1なので単純にreshapeで変形できる。 3チャンネルのカラー画像だとnumpyのtranspose()で4次元テンソルに変換できるみたい
![Chainerによる畳み込みニューラルネットワークの実装 - 人工知能に関する断創録](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3b61d981f732bcf5d54a6ab6c856357796bdb226/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fa%2Faidiary%2F20150626%2F20150626203849.png)