【Chainer】畳み込みニューラルネットワークによる文書分類 - Qiita
はじめに 画像認識などで広く使われている畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Networks, CNN)ですが、 最近は自然言語処理の分野でも使われています [Kim, EMNLP2014]。 今回は、ChainerでCNNを使った簡単なネットワークを構築し、文書分類のタスクに適用してみました。 データの置き場 今回実装したソースコード ichiroex@github 実験に使用したデータ こちらにデータが置いてあります。「sentence polarity dataset v1.0 」を利用しました。 直接ダウンロード 事前準備 Chainer, scikit-learn, gensimのインストール word2vecの学習済みモデル( GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz)のダウンロード. 環境 Python
【Chainer】多層パーセプトロンによるXORの学習 - Qiita
はじめに Chainerを使ってみたい。でもよくわからない。 そうだ、多層パーセプトロンによるXORの学習から初めてみよう。 ※Chainerを使える環境が整っている前提で本記事は書かれています。 本記事で使用するコード GitHub/ichiroex/xor-mlp-chainer 環境 python 2.7系 chainer 1.6.2.1 学習データ # Prepare dataset source = [[0, 0], [1, 0], [0, 1], [1, 1]] target = [[0], [1], [1], [0]] dataset = {} dataset['source'] = np.array(source, dtype=np.float32) dataset['target'] = np.array(target, dtype=np.float32) N = len
深層学習フレームワークChainerの勉強に役立つページのまとめ - Qiita
はじめに 深層学習フレームワークChainerを初めて使ってみたい方やChainerを使って画像処理、言語処理などをしてみたい方向けにChainerに関する様々なページをまとめてみました。 各ページの簡単な要約も記載しています。 「情報が多すぎて何から見ればいいか分からない」という方のお役に立てれば幸いです。 基本編では、Chainerに付属するサンプルプログラムを使ったページ、 実践編では、MLP, RNN, CNNをそれぞれ使って画像分類や画像認識、自然言語生成をしているページを中心に紹介します。 ニューラルネットワーク・Chainerが初めての方向け Chainerの導入方法・環境設定 Chainer公式サイト CHAINER 1.5.1をUBUNTU14.04にインストール Chainerで始めるニューラルネットワーク Introduction to chainer Chainer
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