第10回 NLP若手の会シンポジウム (YANS) のチュートリアルスライドです。ニューラルネットの(アルゴリズムとしての)おさらいと、Chainer v1.3.0の使い方を紹介しています。Read less
![Chainerの使い方と自然言語処理への応用](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a4d209c8477a5e04a3437a80df66726d255f6499/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fyans2015-chainer-150903061558-lva1-app6892-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供(要 Python 2.7+) あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
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