WebでChainerを「触って」学習出来る Chainer Playground をやってみた - Qiita
Qiita的にもネット全般でもまだあまり話題になっていないようですが、PFN社の公式コンテンツとしてWeb上でChainerを学べるChainer PlayGround βが公開されています。 PFN社のアナウンスでは2016年11月初旬に最初のリリースがあったようです。 また同アナウンスには 深層学習を使う上で必要なテクニックを分野毎に一問一答形式で学べる「深層学習100本ノック（仮称）」、より初心者向けの深層学習教材、深層学習や機械学習の経験がないアプリケーションデベロッパー向けのChainerチュートリアルなどを随時増やしていきます。 との記載もあり、現状はβ版で発展途上ですが今後に期待が持てます。 軽く触ってみたので御紹介 このあとで触れますが、右側のペインでは実際にpythonのコードを記述し実行できます。 いまのところ3章の途中まで記述されているようです 第1章 Introdu
【画像認識】Deep Learningフレームワーク「Chainer」で学習する下準備 - Qstairs
はじめに 前回、Chainerの構築方法とMNISTの実行例を紹介しました。 qstairs.hatenablog.com MNISTのようなチュートリアルが実行できただけでは面白くないので、 自分でいろいろ試せられるようになるための方法を勉強していきます。 ということで、 まずは、自分で用意した画像データをChainerで学習できるようにするための下準備について勉強しました。 考え方 Deep Learningの学習に必要なデータといえば、 学習する画像と評価する画像（最悪なくても良いですが）です。 また、学習画像は正解（ラベル）と紐づける必要があります。 よって、 「画像ファイルパス ラベル」 のリストファイルがあれば学習できることになります。 ソースコード リストファイルを作成するソースコードは以下になります。 前提として、画像データはラベル毎のフォルダに分けられていることとします。
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