サルでもわかる機械学習

(4)モデルと最適化アルゴリズムの設定

<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

 (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

#5 学習（Trainerを利用しない場合）
for epoch in range(繰り返し回数)
    データの加工
    model.cleargrads() #勾配初期化
    loss = model(...)  #誤差計算
    loss.backward      #勾配計算
    optimizer.update   #パラメータ更新

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、(4)モデルと最適化アルゴリズムの設定の続きであり、今回は、MNISTの学習（trainerを利用しない場合）の記述を行っていきます。

手順

0. 前回終了時の画面

(4)モデルと最適化アルゴリズムの設定終了時の、以下のような状態から始めます。

1. お約束の3行を入力

以下のコードを入力して、Shift + Enterを押します。

作成中

#5 学習（Trainerを利用しない場合）
for i in range(len(train)):
    # データの加工
    x = Variable(xtrain)
    y = Variable(ytrain)
    
    model.cleargrads() #勾配初期化
    
    loss = model(x,y)  #誤差計算
    
    loss.backward()    #勾配計算
    
    optimizer.update() #パラメータ更新

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。）

次は、(6)結果の出力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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リンク

<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

 (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） ←いまここ

(6)結果の出力