chainerのサンプルコードを集めてみた(チュートリアルも追加) - studylog/北の雲
(2016.1.21追記)最近あまりメンテナンスしてないので1.5以上のバージョンを使ってる人には役に立たなくなったかもしれません。 (2015.12.15追記)当初はサンプルコードにリンクを貼っただけの記事でしたがチュートリアル等も含めたものに加筆中。また古くなった情報は順次削除・更新してます。 バージョンごとの互換性など こっちに移しました。1.5以上を強くお勧めします。 chainerのバージョンごとの違い(2016年1月19日現在) - studylog/北の雲 1.0 1.1 1.2 黎明期バージョン 1.3 1.4 CuPy導入 1.5 1.6 色々とパワーアップした現世代 概要・チュートリアル 概要を掴むのに適したスライド 1.5以上から始めるならこちら。 Chainerチュートリアル -v1.5向け- ViEW2015 内容は重複していますが1.4以前のバージョン時代のチュ
【ディープラーニング】ChainerでAutoencoderを試して結果を可視化してみる。 - Qiita
ChainerでAutoencoderを試してみる記事です。前回の記事、「【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。」の続きとなります。ディープラーニングの事前学習にも使われる技術ですね。 本記事で使用したコードはコチラから取得できます。 1.最初に AutoencoderとはAuto(自己) encode(符号化)er(器)で、データを2層のニューラルネットに通して、自分自身のデータと一致する出力がされるようパラメーターを学習させるものです。データだけあれば良いので、分類的には教師なし学習になります。 学習フェーズ こんなことをして何が嬉しいのかというと、 入力に合わせたパラメーター$w_{ji}$を設定できる。（入力データの特徴を抽出できる） その入力に合わせたパラメーターを使うことでディープなニューラルネットでの学習を可能にする（ランダム値
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