ディープラーニングライブラリ「Chainer」のチュートリアルについて紹介します。チュートリアルを通じて、基本的な操作方法や仕組みを確認できます。
「Chainerチュートリアル」(公式英語版)を和訳されています。
Chainerで使われる各用語について、コードをまじえて、どのようなものなのか確認できます。
・Introduction to Chainer
・Core Concept
・Forward/Backward Computation
・Links
・Write a model as a chain
・Optimizer
・Trainer
・Serializer
・Example: Multi-layer Perceptron on MNIST
・Example: Multi-layer Perceptron on MNIST (バージョン1.11以前)
→俺とプログラミング『Chainerチュートリアル の和訳【Chainerの紹介と多層パーセプトロン】』
Chainerでのディープラーニングに必要な知識となる「ニューラルネットワークの仕組み」についての解説です。
イラスト付きで、「ニューラルネットワークの仕組み」「伝播の仕組み」「学習の仕組み」「誤差逆伝播法の仕組み」などについて確認できます。
・ニューラルネットワークの仕組み
・Chainerによる実装
→Qiita『Chainerで始めるニューラルネットワーク』
機械学習などに関する知識がある程度ある方向けの解説です。
「Chainerについて薄く広く確認しながら、Chainerを理解していく」という内容になっています。
・大前提
・ゴール
・最初の最初
・実装を試す(2時間)
・実際にchainerを試す(4時間)
・動いたら
・今後
→あれもPython,これもPython『【ディープラーニング】10時間でChainerの基本を身につける』
Chainerオフィシャルサイトのチュートリアル「MNIST」を動かす手順について解説しています。
「0から9までの手書き数字の画像を学習して数字を認識する」という基本的なチュートリアルを試しています。
定義方法やコードも掲載されていて、参考にできます。
→毎日の向こうに『Chainer: 例題 MNIST の学習』
Chainerを開発しているPreferred Networks社が公式コンテンツとして「Chainer Playground」を公開しています。
「ブラウザ上で深層学習の理論をChainerを使いながら学ぶウェブサービス」として公開されており、「ディープラーニングの基礎知識」「Chainerを使ったディープラーニングの開発」「画像認識、音声認識、強化学習のアプリケーションの開発」などについて、チュートリアル形式で学ぶことができます。
サンプルコードを入力して実行させることもできます。
この「Chainer Playground」について「やってみたレポート」になっています。
・軽く触ってみたので御紹介
・いまのところ3章の途中まで記述されているようです
・実際にpythonのコードを実行してみました
・pythonのコードを書き換えてみた
・エラーも出してみた
・本編に突入します
・課題もあります
・お馴染みNumpyやCupyも軽く解説されています
・みんな大好きMNIST
・第2章は具体的にChainerに触ります
・Chainer版MNIST
・第3章ではCNNについても学べるようです
Preferred Networks(PFN)は、5月23日、 「Microsoftとディープラーニング分野で戦略的協業をする」と発表した。 【Chainerとは】 日本製の深層学習フレームワーク https://www.ossnews.jp/oss_info/Chainer 【ポイント】 ・ディープラーニングフレームワーク「Chainer」や「Deep Intelligen...
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