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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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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

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Stacked Auto-Encoder の 分類について。

swift_beginnerx

総合スコア10

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投稿2017/02/10 00:49

下記サイトを試された方、おられましたら、どうか教えてください。

ホームページ : http://wazalabo.com/chainer-stacked-auto-encoder.html プログラムソース ( Github ) : https://github.com/ISP-Kazuki-Nagasawa/chainer_1.6_sda_mnist_sample

最終出力層を2から10に変更し、( settings.py内 )
最終出力層からのテスト出力結果が、正解/不正解に関係なく、
0〜9までの10分類の内、何番目に分類されたのかを知りたい。

下記のように2行を追加しましたが、どうも検討違いのようでした。( stacked_auto_encoder.py内 )


class StackedAutoEncoderForwardAll( chainer.Chain ) :
........
def call( self, x ) :
........
y = self.getitem( "l_f{0}".format(self.len_f_layers) )( h )
y = F.relu( y ) # 追加した行!!!
y = F.softmax( y ) # 追加した行!!!
return y


どこをどのようにすればいいのでしょうか??
"Chainerによる実践深層学習" の本やネットなどを調べましたが分からず、
ソフトウェア技術者も私一人のため、ここ2、3ヶ月途方に暮れています。

どうぞ宜しくお願いします。

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terapyon

2017/02/16 09:34

何が見当違いで、どういう動きになったのかを記載しないと、回答ができないと思います。また、コードは省略をせずに記載いただいたほうがわかりやすいと思います。
swift_beginnerx

2017/04/20 07:33

長い間、返信遅れまして、申し訳けございません。ご指摘、ありがとうございます。Autoencoderの後でMLPを使うことで分類できることに気付きました。どうもお世話になりました。御免ください。
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