機械学習×Webアプリ診断：多層パーセプトロンでCAPTCHAを認識する（Chainer編） - Qiita
前回はフルスクラッチで多層パーセプトロンを実装し、CAPTCHA画像の認識を試みた。 今回は「Chainer」を使って同じことをやってみる。 なお、「scikit-neuralnetwork」でも多層パーセプトロンを実装できるが、この検証はまたの機会とする。 アジェンダ 0.実装コード 1.やってみる 2.まとめ 3.参考文献 0.実装コード 以下1つのpythonコードのみ使用。 前回と比べて非常にコード量が少なくなっている。 #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 import os import gzip, pickle import pylab import numpy as np from chainer import Variable, FunctionSet, optimizers import chainer.functions as F #
Optimizers — Chainer 7.8.1 documentation
Optimizer/UpdateRule hook function for weight decay regularization.
Chainerによる多層パーセプトロンの実装 - 人工知能に関する断創録
これまでDeep LearningのアルゴリズムをTheanoで実装してきた（2015/4/29）けれど、ここらで巷で大人気のライブラリChainerにも手を出してみた。Theanoの勉強を始めたあとすぐにChainerが公開された（2015/6/9）がユーザや情報が増えるまで待っていた感じ（笑）最近はコードや実験結果などを公開してくれる人が増えてきたので非常に参考になっている。目についたものはてぶに登録しているので、興味を持った手法はがしがし勉強して追試していきたい。 Chainerのバージョンは1.3.2をベースにしている。1.3からPyCUDA/scikit-cudaを独自ライブラリのCuPyに置き換えたとのことで、以前のコードは少し修正しないと動かないようだ。その分、1.3からはインストールがシンプルになっていてとてもうれしい。1.1のころは、Chainerと直接関係ないPyCUD
【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。 - Qiita
今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス 1. インストール まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.co
Chainerチュートリアルを和訳する必要があったからかいてみた(1) - sora_sakakiのブログ
追記： 本記事はChainer 1.4以前の物になります。 現在の仕様とは大きく異なるので、参考程度にとどめてください。 それより新しいものを書かれた方もいらっしゃるようなのでそちらも参考にしてください。 i101330.hatenablog.com - 私的な理由により和訳を求められているので雑に必要そうなところだけ和訳します。 英語苦手ですし、奇麗に整形する気もないので、和訳の内容は保証しません。 また、指摘は大歓迎です。是非おしえてください。 2を書いたらリンク張ります。 注) Chainerではnumpyというライブラリを頻繁に使うのでそちらも参照 Introduction to Chainer これはChainer tutorialの1章です。この章では なんでChainerを作ったか 簡単な順伝播、逆伝播計算 パラメータを持つ関数の使い方とその勾配計算法 model パラメータ
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Chainerの使い方と自然言語処理への応用