Chainerによる実践深層学習

著:新納浩幸

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    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。

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    • 2016/11/06Posted by ブクログ

      実際に手を動かしてみるのはこれからだけど、一通り読了。
      深層学習の基本からChainerまでの導入はわかりやすい。著者の専門も関係していると思うが、例題はword2vecとかRNN/LSTMといった自...

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    • 2016/09/20Posted by ブクログ

      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...

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    • 2016/09/13Posted by ブクログ

      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Va...

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