Chainerで始めるニューラルネットワーク - Qiita

Chainerは、Preferred Networksが開発したニューラルネットワークを実装するためのライブラリです。その特徴としては、以下のような点があります(ホームページより)。 高速: CUDAをサポートし、GPUを利用した高速な計算が可能 柔軟: 柔軟な記法により、畳み込み、リカレントなど、様々なタイプのニューラルネットを実装可能 直観的: ネットワーク構成を直観的に記述できる 個人的には、さらに一つ「インストールが簡単」というのも挙げたいと思います。 ディープラーニング系のフレームワークはどれもインストールが面倒なものが多いのですが、Chainerは依存ライブラリが少なく簡単に導入・・・できたんですが、1.5.0からCythonを使うようになりちょっと手間になりました。インストール方法については以下をご参照ください。 Mac Windows AWS 公式インストール情報 また、C

[fufufukakaka]

tensorflowよりも使いやすいと思う

[shu_ohm1]

ニューラルネットワークの基礎知識

[Kanasansoft]

ニューラルネットワークの解説とchainerによる実装例。

[nedokun]

chainer　deeplearning　基本用語の説明などもある

[rti7743]

とても分かりやすいGJ

[akanehara]

[ニューラルネットワーク] [Chainer]

[nazoking]

「Chainerは型に始まり型に終わる」型付きの言語（できるなら配列のサイズも型になるくらいの）でできれば、みんな幸せになれる気がする（tensorflowも）

[s2020772]

ニューラルネットワーク

[kitanokumo]

1.5対応用