[B! deep learning] Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development

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Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development

こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。本日、Deep Learning の新し... こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+）あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能ニューラルネットをどのように書けるか次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari

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prototechno2018/06/09
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TakayukiN6272016/01/19

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hiddy216 なんかすごい

2015/06/10 リンク

prototechno 3年前〜 #Chainer_meetup

2018/06/09 リンク

darupants [ML][Chainer]

2017/01/05 リンク

nilab Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました | Preferred Research

2016/12/06 リンク

ymonmon “Deep Learning のフレームワークとしては Caffe, Theano/Pylearn2, Torch7 の 3 つが人気です。これらはフィードフォワードなネットワークを書くことが基本的な目標として開発されています。ですが、最近では Deep Learning の進展に伴

2016/01/17 リンク