Chainerを始めよう3

-Chainerを使いこなすには、ニューラルネットワークの基礎知識が必要不可欠
-biasノードは通常は1 ex. ax + b のbのようなもの
-hiddenは受け取った入力値axに対し、活性化関数を掛ける:h(ax)
-誤差の計算は、cost function, lost functionなどと表現する
-重みはoptimizerとして定義

chainerのモデル定義

from chainer import Chain, Link, ChainList
import chainer.functions as F 
import chainer.links as L 

class MyChain(Chain):

	def __init__(self):
		super(MyChain, self).__init__(
			l1 = L.Linear(4,3),
			l2 = L.Linear(3,2),
		)

	def __call__(self, x):
		h = F.sigmoid(self.l1(x))
		o = self.l2(h)
		return o

l1, l2のところは、何層のNNか。

データをcsv形式ではけば、chainerで二値分類の学習ができる