[WIP] 1-file Chainerを作る - Qiita
概要 この記事では、Neural NetworkフレームワークであるChainerの最も特徴的なコンセプトである"Define-by-Run"を理解するために、手書き数字の分類を行うためのネットワークの記述・学習に必要な最低限の機能だけを持ったライブラリ"1f-chainer"をNumPyのみを使って実装してみます。数式が登場するような説明は全てAppendixに追いやり、本文中ではできるだけコードと文章だけで説明を行うように気をつけて書きました。 本記事で用いた全てのコードは以下に置いてあります：1f-chainer。書き始めると色々なことを追記したくなり間に合わなかったので、今週いっぱいを目処に順次更新していきます。 また、この記事の全ての内容は私個人の見解と理解に基づくものであり、所属する組織とは関係ありません。 想定読者 この記事は、Backpropagationを使ったNeura
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Variational Autoencoder徹底解説 - Qiita
今回はディープラーニングのモデルの一つ、Variational Autoencoder(VAE)をご紹介する記事です。ディープラーニングフレームワークとしてはChainerを使って試しています。 VAEを使うとこんな感じの画像が作れるようになります。VAEはディープラーニングによる生成モデルの１つで、訓練データを元にその特徴を捉えて訓練データセットに似たデータを生成することができます。下記はVAEによって生成されたデータをアニメーションにしたものです。詳しくは本文をご覧ください。 本記事で紹介している内容のPythonコードはコチラにあります。 1. Variational Autoencoderとは？ まず、VAEとはどんなものであるかを説明したいと思いますが、その前に通常のオートエンコーダーについて触れたいと思います。 1-1. 通常のオートエンコーダー オートエンコーダーとは、 教師
RECRUIT TECHNOLOGIES Member's blog NNライブラリChainerをScikit-learn likeにガンガン拡張する
from xchainer import NNmanager import numpy as np from chainer import FunctionSet, Variable, optimizers import chainer.functions as F from sklearn.base import ClassifierMixin # NNmanager NNmanager model optimizer lossFunction model chainer.FunctionSetoptimizer chainer.optimizerslossFunction chainer.functions chainer paramsparams epoch batchsize logging forward trimOutput forward trimOutput chain
【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
【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。 - Qiita
今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス 1. インストール まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.co
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