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ChainerによるCIFAR-10の一般物体認識 (1) - 人工知能に関する断創録
Chainerによる畳み込みニューラルネットワークの実装（2015/10/7）のつづき。今回はMNISTの数字画像認識ではなく、CIFAR-10（2015/10/14）という画像データを使った一般物体認識をやってみた。画像を10個のクラスに分類するタスク。実装にはChainerを使った。 MNISTは1チャンネルの白黒画像だったけれどCIFAR-10は3チャンネル（RGB）のカラー画像なので少しだけ複雑になる。CIFAR-10（2015/10/14）でも書いたけれどCIFAR-10の提供データは、各画像サンプルがchannel（3チャンネル）、row（32ピクセル）、column（32ピクセル）のフラット形式3*32*32=3072次元ベクトルの形で格納されている。Chainerでは画像を (nsample, channel, height, width) の形式にする必要があるためres
Chainerでtied weightなAutoencoderを作った - Qiita
概要 今のところChainerでtied weightなAutoencoderを作りたい場合、簡単に作る方法がありません なので再利用可能な形で作ってみました GPUも対応しています Qiita初投稿です。よろしくお願いします Chainer1.3.1に対応しました 方針 Autoencoderの変換・再構成までをまるまるchainer.function.Functionの派生クラスに落としこむ コード こちらに上げました Autoencoderクラスをインポートして使用してください こまかいこと 中間層の活性化関数は変更可能ですがデフォルトでシグモイド関数です 中間層のdropoutは行いません 再構成した結果は活性化関数を適用してない状態で返します 簡単な使い方 chainerのFunctionなのでchainer.functions.Linearなどと同じように使用します。n_inp
Chainer Meetup #0 を開催しました。 - Preferred Networks Research & Development
2015年10月14日に、Chainer Meetup #0を開催しました。 こんにちは、PFI エンジニアの舛岡です(前回の松元さんに習い自己紹介を後ろに書きました)。製品事業部で、何でも屋として仕事をしています。research ブログに投稿する日が来るとは思ってませんでした。 Meet Upの概要 今回のMeet Upは、「開発陣がコントリビュータの方に会ってみよう」をコンセプトに開催をしました。（開発陣の2名が出張でいないという・・・・）。そのため、コントリビュータの方を招待し、13名の方に参加して頂きました。 まず始めに得居さんから、Chainer 1.5の開発方針について話をし、その後、参加者の皆様に以下の内容でLTをして頂きました。 Chainerをどのような場面で使用されているのか？ Chainerの良いところ Chainerの改善点・もっとこうしてほしい LTの総括 Ch
【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
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
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Chainer Update v1.8.0 -> v1.10.0+
「深層学習」勉強会LT資料 "Chainer使ってみた"
Chainerの使い方と自然言語処理への応用
GitHub - mattya/chainer-gogh