2.0Chainer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。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。Enterを押します。perceptron(多層パーセプトロン)というニューラルネットワークモデルを用いて機械学習で分類します。層構造のイメージは、以下のリンクが参考になります。https://qiita.com/kenmatsu4/items/7b8d24d4c5144a686412ネットワークは3層で、入力層、隠れ層、出力層の3層とします。入力層のunit数は784個となります。中間層のunit数(n_mid_units)は、今回は、100個に設定しています。出力層のunit数(n_out)は、10個となります。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。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。2017年05月18日に更新https://qiita.com/mitmul/items/eccf4e0a84cb784ba84aChainer2に関しては、以下の本がかなりおすすめです。Learningについての理論については、以下の本が超お勧めです。以前のリビジョンバックリンク文書の先頭へ。