はじめに ディープラーニングのプログラムを作る場合、TensorFlowやTheanoなどの既存のフレームワークを使うことが多いと思いますが、既存のフレームワークを使うと内部の動作がブラックボックスになってデバッグがむつかしいという問題があります。 この記事では現在自作をしているディープラーニングのフレームワークについて紹介したいと思います。 以下のニューラルネットワークで基本的な動作はできるようになっていて、現在いろいろな事例のテストをしています。 - 多層パーセプトロン - 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) - 再帰型ニューラルネットワーク(RNN) - LSTM (Long short-term memory) 個人でTensorFlowのような高機能のフレームワークを作るのは難しいので、いろいろな人と一緒にフレームワークを作れたらという思いで公開しました。 他の人がコードを