Chainer v4 ビギナー向けチュートリアル - Qiita
Update (2018/04/20): Chainer v4に合わせ内容を更新しました。 注意： 今回はニューラルネットワーク自体が何なのかといった説明は省きます。 この記事はJupyter notebookを使って書かれていますので、コードは上から順番に実行できるようにチェックされています。元のJupyter notebookファイルはGoogle Colabを使ってブラウザから実行することができます。Google Colab上ではGPUを使った学習を実際に実行することができますので、「ドライブにコピー」ボタンをクリックしてご自分のドライブにコピーしてから、ぜひ実行してみてください。：Chainer Beginner's Hands-on.ipynb Qiitaだとページ内リンクつきの目次が勝手に作成されるので、全体概要はそちらを眺めて把握してください。 インストール Chainerの
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
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Deep LearningフレームワークChainerと最近の技術動向