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 #
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
