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Chainerのバージョン2でディープラーニングのプログラムを作る


本書はChainer を使ってディープラーニングのプログラムの作り方を示すものです。ディープラーニングは複雑なネットワークで表現された関数の回帰の問題と見なせます。そしてこのような問題は勾配法で解きます。この観点から Chainer によるプログラムの作成法を示しました。Chainerが2にバージョンアップしたため、2に対応し発行するものです。畳み込みニューラルネットワークについても解説しています。

主要目次
はじめに
第0章 Chainer とは
第1章 NumPy で最低限知っておくこと
第2章 ニューラルネットのおさらい
第3章　Chainer の使い方
第4章　Chainer の利用例
第5章　Trainer
第6章　Denoising AutoEncoder
第7章　Convolution Neural Network
第8章　word2vec
第9 章Recurrent Neural Network
第10章　翻訳モデル
第11章　Caffe のモデルの利用
第12章　GPU の利用
参考文献
ソースプログラム

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。