内容説明
Deep Learning のフレームワークである Chainer を使って、複雑なニューラルネットの実装方法を解説！／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。
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
ぬばた
2
この本を読む頃、この本に載っているサンプルプログラムはライブラリーのバージョンアップで動かなくなってるでしょう。ツラミ。2017/01/15
aki
1
Chainerの本当の入門という感じでした. chainerの公式exampleを読む前の導入として, パラっと読むのが良さそうです.2017/08/14
縁日
1
深層学習について、モデルやChainerによる実装について解説している本。Chainerによる素のRNN実装など、地味に他所では見つからなかったので初学者にとってありがたい。LSTMについて、LSTM関数を用いない実装などもある。なお本書で取り扱われているコードはChainer_v1.10.0準拠であり、著作者のページで入手可能。2016/10/19
kk
0
読了．2016/09/10
