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深層学習フレームワークChainerの勉強に役立つページのまとめ

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はじめに

深層学習フレームワークChainerを初めて使ってみたい方やChainerを使って画像処理、言語処理などをしてみたい方向けにChainerに関する様々なページをまとめてみました。 各ページの簡単な要約も記載しています。
「情報が多すぎて何から見ればいいか分からない」という方のお役に立てれば幸いです。

基本編では、Chainerに付属するサンプルプログラムを使ったページ、

実践編では、MLP, RNN, CNNをそれぞれ使って画像分類や画像認識、自然言語生成をしているページを中心に紹介します。

ニューラルネットワーク・Chainerが初めての方向け

Chainerの導入方法・環境設定

深層学習に関する参考書

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

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深層学習 Deep Learning (監修:人工知能学会)

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Python・Chainerを使った実装に関する参考書

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

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Chainerによる実践深層学習

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基本編

手書き文字認識 (mnist)

【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。

Chainerのインストールからサンプルプログラムの入手方法、関数の説明など。かなり詳しい。

chainerを使って回帰してみると、ちょっとはまる

example/mnistを使って回帰問題をする場合のプログラムの変更点と陥った問題点に関する説明。

chainerで回帰問題をした

example/mnistを使って回帰問題をする場合のプログラムの変更点。

Chainerによる畳み込みニューラルネットワークの実装

mnist classificationをConvolutional Neural Networkを使って実装する。

Chainerによる多層パーセプトロンの実装

example/mnistを一部変えて学習させた時の結果などが見れる。

Deep Learning のフレームワーク Chainer を使った画像分類 その2, その3, その4

example/mnistの詳しい解説。chainerで実装されている関数の説明。

言語モデル (ptb)

example\ptbを読む

example/ptb/train_ptb.pyの関数などをコメント付きで詳しく説明している。

ptbで学習したモデルを使って文生成

example/ptb/train_ptb.pyを使って学習したモデルを使って文章を生成するコードを記載。

Chainer を用いたリカレントニューラル言語モデル作成のサンプルコード解説に挑戦してみた

chainerのインストールからGPUドライバの設定、サンプルコードの解説をしている。chainerのversionは少し古いかも。

Chainer の ptb サンプルで遊んでみる

train_ptb.pyを使って学習したモデルを使って文生成するコードを記載。  

画像認識 (imagenet)

Convolutional Neural Networkを実装する

ImageNetデータセットの容易からConvolutional Neural Networkの解説まで記載。

PFN発のディープラーニングフレームワークchainerで画像分類をするよ(chainerでニューラルネット1)

flickr style datasetを使った画像分類。

実践編

Multilayer perceptron

Chainerでフィードフォワードニューラルネットワークを実装して文書分類する

単語ごとにone hotなベクトルを作って文書をポジネガ分類

Chainerで超簡単な線形分離やってみた

身長(cm)、体重(kg)、胸囲(cm)を使って、肥満状態かどうかを判別

chainerでニューラルネットを学んでみるよ(chainerでニューラルネット2)

論理演算子XORやANDの学習

XORの学習

論理演算子XORの学習

【Chainer】多層パーセプトロンによるXORの学習

論理演算子XORの学習

Recurrent neural network

chainer-char-rnn

文字レベルの言語モデルをChainerで実装したコード

RNNによる学習で文豪っぽいテキストを出力させる

青空文庫から太宰治の小説データを取得し、言語モデルを学習。学習したモデルを使ってテキスト生成を行っている。

ChainerとRNNと機械翻訳

Encoder-Decoderを使った翻訳モデルの実装。

【エヴァンゲリオン】アスカっぽいセリフをDeepLearningで自動生成してみる

アニメのセリフデータを使ってRNNを学習。

Convolutional Neural Network

【Chainer】畳み込みニューラルネットワークによる文書分類

word2vecで学習した単語の分散表現ベクトルを使って、文書をポジネガ分類。

深層学習でアニメ顔を分類する

アニメ顔データの取得方法から、データの前処理及びモデルの説明を記載。

ChainerでCIFAR-10の分類を行ってみる

CIFAR-10データセットをつかって画像を10クラスに分類。

ChainerによるCIFAR-10の一般物体認識 (1)

CIFAR-10データセットをつかって画像を10クラスに分類。コードの説明が分かりやすい。

おわりに

オススメのウェブページがありましたら教えていただけると嬉しいです。

更新履歴

  • 初稿を投稿 (2016/04/06)
  • 一部サイトの要約文を追加 (2016/04/07)
  • 一部サイトの要約文を追加 (2016/04/10)
  • 実装編(多層パーセプトロン)を更新 (2016/04/10)
  • 言語モデル(ptb)を更新 (2016/04/14)
  • Convolutional Neural Networkを更新 (2016/07/03)
  • はじめにを更新 (2016/12/10)
  • 一部サイトの要約文を追加 (2016/12/10)
  • 随時更新中...
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