CuPy 入門 — ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル
CuPy 入門¶ CuPy は NumPy と高い互換性を持つ数値計算ライブラリです。 NumPy で提供されている多くの関数を NVIDIA GPU (Graphics Processing Unit) で実行することで簡単に高速化できるように設計されています。 GPU とは¶ GPU (graphics processing unit) は 3D グラフィックスの描画や、画像処理を高速に計算できるように設計された演算装置です。 一方、一般的な計算で使用される CPU (central processing unit) は、幅広く様々な処理で利用されることを想定して設計されています。 そのため、GPU と CPU ではそれぞれ、得意な計算の種類が異なります。 GPU は、条件分岐を多用するような複雑な計算には向かない一方、行列計算のようなシンプルな計算を大量に並列処理する必要がある場合は
ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル
Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ
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