Auxiliary Deep Generative Models [arXiv:1602.05473]
概要 Auxiliary Deep Generative Models を読んだ Chainer 1.12でADGMとSDGMを実装した はじめに Auxiliary Deep Generative Models(ADGM)は半教師ありのMNISTのクラス分類(100 labels)において、現在世界最高精度のエラー率0.96%を達成したモデルです。 私のChainer実装はGitHubで公開しています。 また著者自身によるLasagne実装が公開されていますので、試したい方はそちらを利用することもできます。 モデル ADGMはVAEに補助変数$a$を入れて拡張したものになっています。 VAEのM1+M2と同じくADGMも隠れ変数は２つ（$\boldsymbol z$と$\boldsymbol a$）ですが、依存関係が大きく異なっています。 ADGMでは生成モデルと推論モデルはそれぞれ \
【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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