GitHub - tflearn/tflearn: Deep learning library featuring a higher-level API for TensorFlow.
TFlearn is a modular and transparent deep learning library built on top of Tensorflow. It was designed to provide a higher-level API to TensorFlow in order to facilitate and speed-up experimentations, while remaining fully transparent and compatible with it. TFLearn features include: Easy-to-use and understand high-level API for implementing deep neural networks, with tutorial and examples. Fast p
「深層学習」勉強会LT資料 "Chainer使ってみた"
7. # Prepare multi-layer perceptron model # 多層パーセプトロンモデルの設定 # 入力 784次元、出力 10次元 model = FunctionSet( l1=F.Linear(784, n_units), l2=F.Linear(n_units, n_units), l3=F.Linear(n_units, 10)) コード：モデル定義 8. # Prepare multi-layer perceptron model # 多層パーセプトロンモデルの設定 # 入力 784次元、出力 10次元 model = FunctionSet( l1=F.Linear(784, n_units), l2=F.Linear(n_units, n_units), l3=F.Linear(n_units, 10)) コード：モデル定義（POINT:入出力定義）
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
Chainerの使い方と自然言語処理への応用
2. ⾃自⼰己紹介 l 得居 誠也 (Seiya Tokui) @beam2d (Twitter, GitHub) l PFI (2012-‐‑‒2014) -‐‑‒> PFN (2014-‐‑‒) l 専⾨門：機械学習 – ⾃自然⾔言語処理理（品詞タグ付け）、近傍探索索のためのハッシング（修⼠士） – Deep Learning（2012年年秋ごろ〜～）、画像・映像認識識 l 4 ⽉月に Chainer を作り始めて今はこれがメイン 2 3. Chainer サイト: http://chainer.org ドキュメント: http://docs.chainer.org GitHub: https://github.com/pfnet/chainer l Deep Learning のフレームワーク l Python
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