現代数学の系譜 工学物理雑談 古典ガロア理論も読む63

82 名前：現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む [2019/04/01(月) 07:16:18.15 ID:XaItjfXH.net] https://ja.wikibooks.org/wiki/Chainer Chainer メインページ > 工学 (抜粋) 概要 Chainerはディープラーニング用に開発されたオープンソースのフレームワークです。Pythonで動作し、実行にはCUDAが使われるため、Nvidia製GPUが必要です。 Chainerは複雑なグラフ構造を持つニューラルネットワークを自由に構築し、高速に動作することができます。 環境構築 ChainerはCUDAを使用します。まず、NvidiaのサイトからCUDAをダウンロードしてインストールしてください。 次にPythonが動作する環境を構築します。Windows7で動作させる場合は、WinPythonが便利なディストーションです。 WinPythonには主要なパッケージが既にインストール済みであり、新たにパッケージを入れる場合もWinPython Control Panelのウィンドウにパッケージをドラッグするだけで簡単にインストールすることができます。 ChainerのGitHubからダウンロードしたzipファイルごとWinPython Control Panelのウィンドウにドラッグし、Installをクリックするだけで環境構築は終了します。 試行 Chainerのzipファイルにはexampleフォルダが用意されています。 この中にサンプルコードが存在しているので、実際に動作させてみましょう。 カテゴリ: ソフトウェアのマニュアルPython https://research.preferred.jp/2015/06/deep-learning-chainer/ Preferred Networks, Inc. Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました beam2d リサーチャー 2015-06-09 (抜粋) こんにちは、得居です。 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。 なぜ今新しいフレームワーク？

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