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Chainer

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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Chainerの重みの初期値についてです。

モデルの学習の際にloss関数の値がずっとnanのままなので何が問題か遡って見ていたのですが、ネットワークのモデルの設定の際に重みの初期値がNoneになっていてそもそも学習がされてない様でした。　Chainerはあまり使った事がなく慣れていないのですが、今作業しているOSSのプログラム上は以下の様になっていました。 L.Linear(n_in, n_ou
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  機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。
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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。
- 深層学習
  
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teratailが1日前にアップデート
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Chainerのzero_gradsについてです。

Chainerで、以下の様に optimizer_encoder = optimizers.Adam(alpha=conf.learning_rate, beta1=conf.gradient_momentum) optimizer_encoder.zero_grads() というコードがあったのですが、 'Adam' object has no at
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Hayato1201 4日前に回答
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too many indices for array (NumPyの配列についてのエラーが出ます)

前提・実現したいこと pythonで強化学習の簡単なコードを作っています。 numpyの配列について以下のエラーが出てしまいました。どこがおかしいか教えていただけるとありがたいです。発生している問題・エラーメッセージ Traceback (most recent call last): File "C:\~\rl_study.py", lin
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  NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。
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  Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。
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shuim 2週間前に回答を編集
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Epoch毎にTraining DataからRandom Cropしてデータセットを作成したい

Python 2.7 Chainer 3.3.0 ChainerCV 0.8.0 Ubuntu 14.04 (64bit) 現在、ChainerのTrainer機能を使用した学習を考えており、下記の図のように新しいEpochが始まるたびにTrainingデータからRandom cropして切り出して、そのEpochでのデータセットにしようと考えています。
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  1068questions
  
  Python 2.7は2.xシリーズでは最後のメジャーバージョンです。Python3.1にある機能の多くが含まれています。
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Chainerのchainer.training.extensions.dump_graph()につ...

やりたいこと Chainer公式サンプルのSeq2Seqモデルを実行してみました。実行自体は問題なく完了したので、そこでさらに、計算グラフの可視化を行おうとしました。問題可視化にあたり、以下のようにchainer.training.extensions.dump_graph()を組み込んでみました。 ... from chainer.tr
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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。
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ChainerCVを含むスクリプトをPyInstallerでexe化できない

ChainerCVを含むスクリプトを実行ファイルにコンパイルする必要が出てきたのですが、PyInstallerで出来ないか試行錯誤中です。対象のファイル問題を切り出すために、ChainerCVのモジュールを読み込むだけのスクリプトで試しています。ファイル名：test.py import chianercv print(chainercv)
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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。
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  Windows 10は、マイクロソフト社がリリースしたOSです。Modern UIを標準画面にした8.1から、10では再びデスクトップ主体に戻され、UIも変更されています。PCやスマホ、タブレットなど様々なデバイスに幅広く対応していることが特徴です。
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tachikoma 1ヶ月前にベストアンサー
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Pythonの文法について

x = x[None, ...] この処理は一体どのようなものなのでしょうか？ Chainerの勉強において、推論を行うために入力をミニバッチの形にするとあったのですが、Pythonに疎いためどのようなことが行われているのかわかりません。ご回答よろしくお願いします。
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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。
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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。
LouiS0616 1ヶ月前にコメント
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WIN＋PhothonでAttributeErrorが出て困っています。

前提・実現したいこと Phythonで機械学習の声質変換システムを動かそうとしています。 Githubからのクローン、学習データの用意、環境整備は終わりました。音響特徴量の切り出しを行いたいと、 extract_acoustic_feature.pyの実行中に次のエラーメッセージが発生しました。発生している問題・エラーメッセージ C:\beco
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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。
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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。
BURI55 1ヶ月前にベストアンサー
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Pythonであるパッケージのインストールに失敗します。

前提・実現したいこと Phythonで機械学習の変換システムを作っています。 Pysptkのインストール中に次のエラーメッセージが発生しました。発生している問題・エラーメッセージ Collecting pysptk Using cached pysptk-0.1.10.tar.gz Complete output from com
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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。
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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。
can110 1ヶ月前にコメント
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chainerを用いたNNモデルのfwd内におけるエラーが解決できません。

現在、chainerを用いる練習として以下のようなモデルを組んでいます。 class MyChain(Chain): def __init__(self): super(MyChain, self).__init__( l1 = L.Linear(361,64), b1 = L.Ba
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  統計は、集団現象を数量で把握することです。また、調査で得られた性質や傾向を数量的に表したデータのことをいいます。
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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。
futashige 1ヶ月前に回答
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NNを用いる際の勾配爆発について

現在,chainerを用いてニューラルネットのモデルを組んでいます. 初めに,正則化を加えていないと以下のようなエラーが出ました. /.pyenv/versions/anaconda3-4.3.0/lib/python3.6/site-packages/chainer/functions/activation/relu.py:73: RuntimeWar
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- 深層学習
  
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futashige 1ヶ月前にコメント
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chainerによるLSTM設計の際のデータの扱い方について

現在、x_train.shape = (10000,10)としたデータを用いています。モデルは以下のようなものです。 class ChainLSTM(Chain): def __init__(self): super(ChainLSTM, self).__init__( l1 = L.Linear(1,
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  配列は、各データの要素(値または変数)が連続的に並べられたデータ構造です。各配列は添え字(INDEX)で識別されています。
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futashige 1ヶ月前に回答
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Numpyのshape関数について

前提・実現したいこと Numpyのインデックスについて Python3を使ってRNNのネットワークを実装していますがNumpyの文法部分でわからないところがあります。 Numpyのshape関数において(1,5)と(5,)の違いはなんでしょうか？また(5,)から(1,5)に変換したい時、どのようにすれば良いでしょうか？よろしくお願いします。
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R.Shigemori 1ヶ月前にベストアンサー
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Chainerのエラーがわかりません

深層強化学習をしているのですが、エラーの内容がわからず詰まっています。何が理由でエラーが起きているのか知りたいです。よろしくおねがいします。目的 DQNを利用して、ゲームの学習エラーの内容 in expect　'{0} {1} {2}'.format(left, self.inv, right)) chainer.utils.type_c
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97Ziq 2ヶ月前にベストアンサー
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chainerでDCGANを行いたいがエラーが発生

chainerでDCGANを行いたく、以下の公式のchianerをダウンロードしました。 https://github.com/chainer/chainer/tree/master/examples/dcgan こちらのサイトを参考に進めており、 https://qiita.com/komorin0521/items/04581b212a64078879b
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退会済みユーザー 2ヶ月前に回答
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データセットの作り方がわからない

前提・実現したいこと「ゼロから作るディープラーニング」を読み終えた学生です。せっかくディープラーニングをかじり始めたため、自分に役に立つことをディープラーニングを利用してやってみようと考えました。そこで、KerasもしくはChainerを使用して、下記のmake.girls.moeサイトで自動生成された女の子たちを自分のタイプか、タイプでないかを
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wakame 2ヶ月前に回答を編集
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Pythonのlist.sort()でエラー

前提・実現したいこと技術評論社の「はじめての深層学習プログラミング」に沿って深層学習を勉強中です。同本の80ページにあるサンプルプログラムをそのまま書き写しています。発生している問題・エラーメッセージ発生している問題は2つあります。一つは書いている途中で下記コードの48行目で次のようなエラーが出ます。 undefined name 'c
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lefirea 2ヶ月前にコメント
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Variable型変数の最大値の取得方法について

初歩的な質問で大変恐縮ですが、ご助力いただけますと幸いでございます。人工知能関連で画像を分類するようなNNを生成しているのですが、以下のエラーで困っております。 y = R(x_train) >>> y.shape (9072, 16) >>> y[0] variable([ 0. , 0. , -0.
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mmss 2ヶ月前に回答
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softmax_cross_entropyの引数の次元について

ご質問失礼いたします。 Chainerを利用して、画像認識をしようと考えているのですがうまくいかないため質問させていただきます。画像を16種に識別するようなNNを作りたいと考えております。画像数=10,080 x(画像を読み取った配列）： cv2で読み取り後、Convolution層、Affine層を通しております。 >>> x.shap
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mmss 2ヶ月前にベストアンサー
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ChainerのTrainerで交差検証

ChainerのTrainerで交差検証を実装したいのですが、現象 train, test = すべてのデータセットから訓練とテストに切り分ける train_iter = chainer.iterators.SerialIterator(train, args.batchsize) test_iter = chainer.iterators.Ser
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