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

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　「chainer1.1.0から型チェックが入ったので、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、という型でデータを入れる。train()の、x=....astype(numpy.int32)とかの部分)」