Chainerの入門に最適なチュートリアルサイト。 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説します。

Chainer is a powerful, flexible and intuitive deep learning framework. Chainer supports CUDA computation. It only requires a few lines of code to leverage a GPU. It also runs on multiple GPUs with little effort. Chainer supports various network architectures including feed-forward nets, convnets, recurrent nets and recursive nets.

Chainerは初学者によるディープラーニングの学習から研究者による最先端のアルゴリズムの実装まで幅広く対応するディープラーニングフレームワークです。

Flexible Chainer supports various network architectures including feed-forward nets, convnets, recurrent nets and recursive nets. It also supports per-batch architectures.

Chainer represents a network as an execution path on a computational graph. A computational graph is a series of function applications, so that it can be described with multiple Function objects.

You need to have the following components to use Chainer. Python Supported Versions: 3.5.2+, 3.6.0+, 3.7.0+ and 3.8.0+. NumPy Supported Versions: 1.9, 1.10, 1.11, 1.12, 1.13, 1.14, 1.15, 1.16 and 1.17. NumPy will be installed automatically during the installation of Chainer. Before installing Chainer, we recommend that you upgrade setuptools ...

Let’s take a look at a basic program of Chainer to see how it works. For a dataset, we’ll work with Kaggle’s edible vs. poisonous mushroom dataset, which has over 8,000 examples of mushrooms, labelled by 22 categories including odor, cap color, habitat, etc., in a mushrooms.csv file.

Chainerは初学者によるディープラーニングの学習から研究者による最先端のアルゴリズムの実装まで幅広く対応するディープラーニングフレームワークです。

Chainerは初学者によるディープラーニングの学習から研究者による最先端のアルゴリズムの実装まで幅広く対応するディープラーニングフレームワークです。

Chainerは初学者によるディープラーニングの学習から研究者による最先端のアルゴリズムの実装まで幅広く対応するディープラーニングフレームワークです。