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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

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mizu0x19f
"Chainer"

その他
kurukuru-papa
基礎的なところから実践的に記述されていて非常にわかりやすかった。ただし、今となっては、Chainerでの記述方法が少し古くなっている。例えば、学習処理はtrainerを使うなど(一長一短あり)。

その他
teddy-g
Chainer使ってDeep Learningのお試し。Deep Learningの流れをそのままコードで追えるのでわかりやすい。

その他
quanon
すごく分かりやすい!丁寧な解説に感謝。Coursera のコースが終わったら、このライブラリをじっくり試す。

その他
toyama0919
memo

その他
nilab
【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

その他
zyxwv
"F.accuracy(y, t)は出力と、教師データを照合して正答率を返しています。"

その他
takashiski
ああああああとでよむんだな

その他
chess-news
入門 良い解説

その他
gayou
難しい

その他
crist18
Chainer 簡単に導入できるらしい

その他
kyopeco
良い解説. 素晴らしい.

その他
stealthinu
筆者の方も書かれてるがDeep Learningフレームワーク使ってるけど多段BPにdropout入れてるくらいでDeep Learningのネットワークにはなってない。でも使い方についてとても参考になる。自分でシステムを組めるのがよい。

その他
hamasyou_bot
メモ: Python - 【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。 by @Kenmatsu4 on @Qiita

その他
s-feng
PFIのDeep Learningのフレームワーク、Chainerの解説記事。数字画像の判定ができるまで、丁寧に解説されている。

その他
otomarukanta
"https://github.com/pfnet/chainer/tree/master/examples/mnist"

その他
xanxus1204
python

その他
nakamura2ro
python chainer

その他

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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... 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.c

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