chainer 1.11.0以降のmnistを解説 - Qiita
はじめに chainerが1.11.0になってから結構変わっていたので、自分なりの理解を書きます。 できるだけ、初めてpythonとchainerをやってみる人にも分かるようします(つもりです)。 コードはここ サンプルの中のtrain_mnist.pyというファイルです。 MNIST mnistとは28x28のサイズの数字が書かれた画像のデータセットです。 機械学習で入門用としてよく使われるものです。 ネットワーク class MLP(chainer.Chain): def __init__(self, n_in, n_units, n_out): super(MLP, self).__init__( l1=L.Linear(n_in, n_units), l2=L.Linear(n_units, n_units), l3=L.Linear(n_units, n_out), ) def
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【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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