- 普通の3層パーセプトロンを使ってMNISTの手書き文字認識をする(deepでは無い)
- 0~9までの10個のカテゴリを認識する
- 画像分類のベンチマークとしてどのミドルでもだいたいexampleが備わっている
- ということで、chainerのexampleの内容をほぼそのままトレースしたもの
- CUDA無し環境で実行できるように一部回収箇所あり
- Chainer
- 1.3.2で動作確認
- ipython 3.1+
- ipythonで作業します
- README.md : このファイル
- mnist_training.ipynb : モデル学習用のipythonファイル
- mnist_character_recognition.ipynb : 学習済みモデルを使って文字認識テストする
- data.py : chainer付属のexample, MNISTのデータを取得する
- ipythonを利用するので、iPythonを立ち上げておくこと
- 訓練用のファイルを開き、上から順に実行させる
- mnist_training.ipynb
- 学習時間が結構かかるので注意
- 以下のファイルを開き、上から実行する
- mnist_character_recognition.ipynb
- MNISTの文字画像データを使うように書いているが、この部分を任意の文字画像にすれば応用アプリが作れる