Chainerの基本オブジェクトについて〜Variable編〜 - Qiita
本記事について この記事では，現在深層学習について勉強中の私が 新納浩幸 Chainerによる実践深層学習 オーム社 を読んで学んだChainerの基本オブジェクトについてまとめています． 間違った解釈を載せている場合もありますので，おかしな点に気づかれた方はご指摘していただけると幸いです． Chainerについて ChainerはPFI／PFN（株式会社Preferred Infrastructure/株式会社Preferred Networks）が開発する深層学習のフレームワークです． 深層学習を実装する上で必要な計算を行うライブラリを豊富に備えています． 特徴をまとめると， -Python（2.7以上）から利用することができる -あらゆるニューラルネットワークの構造に対応 -動的な計算グラフ構築による直感的なコード -GPUの強力なサポート です． 特に，Linux環境下であれば（基
誤差逆伝播法を宇宙一わかりやすく解説してみる
さて，クリスマスですね．各分野で行われているアドベントカレンダーも最終日です． 恐縮ながら，最も購読者数の多い，機械学習に必要な高校数学やり直しアドベントカレンダー Advent Calendar 2016を締めくくらせていただこうと思います． ラストに相応しい記事として，機械学習に必要な高校数学をやり直した後で ニューラルネットワークの学習手順を理解してみようという内容にしてみました 実際に高校生に教えてみて理解してきただけた内容なので，1つ1つみていけば決して難しくないはずです． また，これは前回の記事の前提知識が必要となります． 今回はかなり噛み砕いて説明を行なっています．そのため，専門に機械学習を学ばれてる方からすると違和感を感じる表現があるかもしれません，ご了承ください． 私が教えた高校生のスペック 「高校生に教えてみた」という記事ですが，どのレベルの高校生かをはじめに明確にして
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