「ディープラーニングフレームワーク」とは何なのかニューラルネットワークの学習は、簡単に言ってしまうと行列演算であり、ニューロンの定義（活性化関数とその導関数と入力数）やニューロンの接続構成（ネットワーク）が定義されると、演算処理自体は自動実行できる。こうしたことから、あらかじめディープラーニングに必要なプログラムを組み合わせて、外部から定義や一定形式の学習データを与えることで、ニューラルネットワークを動かすことが可能だ。このために作られた一群のソフトウエアは「ディープラーニングフレームワーク」（Deep learning Framework）と呼ばれる。 図1●ディープラーニングフレームワークとは、ニューラルネットワークをモデルとして定義、学習データの形式などを定め、各種のユーティリティ機能などを組みあわせたもの ディープラーニングフレームワークでは、ニューラルネットワークの定義を「モデル」などと呼ぶ。「モデル」では、ニューロンの定義や
