Chainerによる実践深層学習

Chainerによる実践深層学習

作者名 :
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作品内容

Chainerは2015年にPreferred InfrastructureがPythonのライブラリとして開発・公開したフレームワークです。
本書は、Pythonの拡張モジュールであるNumPyの使い方やニューラルネットの基本をおさらいした後に、Chainerの基本的な使い方を示します。次にAutoEncoderを題材にして、それを確認し、最後に、自然言語処理でよく使われるword2vecとRNN(Recurrent Neural Network)を解説し、それらシステムをChainerで実装します。既存にない複雑なネットワークのプログラムを作る際の参考となるものです。

カテゴリ
ビジネス・実用
ジャンル
IT・コンピュータ / 全般
出版社
オーム社
ページ数
192ページ
電子版発売日
2017年01月13日
紙の本の発売
2016年09月
コンテンツ形式
EPUB
サイズ(目安)
7MB

Chainerによる実践深層学習 のユーザーレビュー

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    Posted by ブクログ 2016年09月20日

    噂のchainer & Deep Learning。特にWord2Vecが面白かったのだが、同時にChainerではその頭の良さ(扱える複雑性の高さ)からこそ計算速度が遅いようで、計算が7時間経っても終わらなかったのが残念。Chianerは無料で簡単にダウンロードできるので、すぐ使えるけど「...続きを読む

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    Posted by ブクログ 2016年09月13日

    numpy, autoencoder, word2vec, RNN, (Attention) encoder-decoder

    タイトルの通りchainer の本で、numpy の基本的な操作からVariable は計算グラフを保持しててというレベルから、上に挙げたそれぞれを実装してる。LSTM な...続きを読む

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