サルでもわかる機械学習

(3)モデルの記述

<ChainerでMNIST目次>

(0)Chainer2プログラミングの全体図

 (1)Chainer2を使用するためのimport文

 (2)データの準備・設定

(3)モデルの記述 ←いまここ

(4)モデルと最適化アルゴリズムの設定

 (5)学習（Trainerを利用しない場合）

(6)結果の出力

#3 モデルの記述
class MyModel(Chain):
    def __init__(self):
        super(MyModel,self).__init__(
            # パラメータを含む関数の宣言
        )
    
    def __call__(self, ...):
    # 損失関数
    
    def fwd(self, x):
    # 順伝播？　ここにもモデルを記載、予測するときにこの関数を用いる

開発環境

Windows 8.1

Anaconda

Python 3.5

Chainer 2.0

Chainerのインストール方法はChainer2.0をWindowsにインストールをご覧下さい。

このページは、(2)データの準備・設定の続きであり、今回は、MNISTのモデルの記述を行っていきます。

手順

0. 前回終了時の画面

(2)データの準備・設定終了時の、以下のような状態から始めます。

1. モデルの記述

以下のコードを入力して、Shift + Enterを押します。

#3 モデルの記述
import chainer
import chainer.links as L
import chainer.functions as F

class MyModel(Chain):
    def __init__(self, n_mid_units=100, n_out=10):
        # パラメータを持つ層の登録
        super(MyModel, self).__init__(
            l1=L.Linear(None, n_mid_units),
            l2=L.Linear(n_mid_units, n_mid_units),
            l3=L.Linear(n_mid_units, n_out),
        )

    def __call__(self, x,t):
        # 損失関数
        return F.softmax_cross_entropy(self.fwd(x),t)

    def fwd(self, x):
        #  データを受け取った際のforward計算を書く
        h1 = F.relu(self.l1(x))
        h2 = F.relu(self.l2(h1))
        return self.l3(h2)

すると、以下のような画面になります。（ほとんど何もおこりません。）

Chainerで、Multiple layer Perceptoronのモデルを記述する作業は上記でおしまいです。

次は、(4)モデルと最適化アルゴリズムの設定に進んでください。

参考文献

Chainer: ビギナー向けチュートリアル Vol.1
mitmul 2017年05月18日に更新
https://qiita.com/mitmul/items/eccf4e0a84cb784ba84a

Chainer2に関しては、以下の本がかなりおすすめです。

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</html>

Deep Learningについての理論については、以下の本が超お勧めです。

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</html>

リンク

次 (1)Chainer2を使用するためのimport文

前 Chainer2.0をWindowsにインストール

Chainer2でMNIST目次

Chainer2プログラミングの全体図