Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
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
Pythonを始めるなら、１ファイルの軽量Webフレームワーク「Bottle」がおすすめ - モジログ
「全てのwebエンジニアがPythonを勉強するべき2013年到来」（2013-01-01）という記事が人気を集めているようだ。巳年（ヘビ年）にひっかけて、これからPythonを勉強したい人を対象に、書籍やライブラリなどを紹介している。有益な情報が多数含まれているが、ちょっとPythonを試してみたいという程度の人には、これだと敷居が高すぎるように思う。 Pythonに限らないが、あたらしい言語をはじめるとき、もっとも障害になるのは「環境構築」だろう。Pythonの場合、LinuxやMacであれば、Pythonインタプリタは最初から入っているので、Pythonそのものをインストールする必要はない。しかし、「そのあとどうするのか？」というのが、なかなかむずかしい。例えば、「Hello, World!」を出すWebアプリを書くには、そこからどうすればいいのか。なんらかのWebフレームワークを使
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