ライブラリーを使わずにPythonでニューラルネットワークを構築してみよう – Mojiブログ
コードはこちら: 全てのコードはGithub上のIpython Notebookでも公開しています。 この投稿では、1から3階層のシンプルなニューラルネットワークを構築します。出てくる全ての数学の解説はしませんが、可能な限り必要な部分は、わかりやすく説明したいと思います。数学の詳細が気になる方は、英語が多いですが参考になるリンクを下記で記載します。 この投稿の読者は最低限、微分と機械学習の基礎（クラシフィケーションや正則化など）を知っていると仮定します。更にGradient Descent（勾配降下法）のような最適化技術を知っていれば、なお良しです。ただ上記を知らなくても、ニューラルネットワークに興味のある方なら楽しめる内容だと思います。 それではまず、なぜ一からニューラルネットワークを構築する必要があるのでしょうか？後の投稿で PyBrain や Tensorflow のようなニューラル
【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.c
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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.c
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