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Deeplearningの学習をラベルじゃなくてベクトルでしたい

temycs

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Chainerは、国産の深層学習フレームワークです。あらゆるニューラルネットワークをPythonで柔軟に書くことができ、学習させることが可能。GPUをサポートしており、複数のGPUを用いた学習も直感的に記述できます。

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投稿2017/02/05 02:48

Deep learningで、ラベルではなくてベクトルで学習したいです。
[1,0,0][0,1,0]ではなく、[0.5,0.5,0]みたいな。

雰囲気としては、Encoder-decoderのdecoderをせず、encoderの出力のような形を正解データとして使いたい、ってことかなぁって思っています。

マルチラベルの形式が近いと思って動かしたのですが、sigmoid_cross_entropyだけですとうまく学習できません。

こういうことをしたいと思った時、①どういう設計が一般的なのか②どんな関数使うとうまく学習ができるのか
ご教授いただければと思います。

言語はpythonでchainerかtensorflowですとありがたいです。

よろしくお願いします。

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