Standard Function Implementations/標準的な関数実装
標準的なFunctionの実装 Chainerは、chainer.functionsパッケージによって、基本的なFunction の実装を提供しています。 多くの関数は、ユーザが使用すべきプレーンなPythonの関数によってラップされています。
- Note
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v1.5以降, パラメータ化された関数（parameterized functions）の概念は廃止され、対応する
Linkに置き換えられました。 "parameterized functions"は、後方互換性のためにchainer.functionsの名前空間にまだ存在していますが、chainer.linkパッケージ経由で使用することを強く推奨します。
Activation functions / 活性化関数
| chainer.functions.clipped_relu |
Clipped Rectifier Unit function. Clipped ReLU関数 |
| chainer.functions.crelu |
Concatenated Rectified Linear Unit function. CReLU関数 |
| chainer.functions.elu |
Exponential Linear Unit function. ELU関数 |
| chainer.functions.hard_sigmoid |
Element-wise hard-sigmoid function. 要素単位でのハードシグモイド関数 |
| chainer.functions.leaky_relu |
Leaky Rectified Linear Unit function. LReLU関数 |
| chainer.functions.log_softmax |
Channel-wise log-softmax function. ログ（対数）+ソフトマックス関数 |
| chainer.functions.lstm |
Long Short-Term Memory units as an activation function. 活性化関数としてのLSTM(長短期記憶） |
| chainer.functions.maxout |
Maxout activation function. マックスアウト関数 |
| chainer.functions.prelu |
Parametric ReLU function. PReLU関数 |
| chainer.functions.relu |
Rectified Linear Unit function. ReLU関数 |
| chainer.functions.selu |
Scaled Exponential Linear Unit function. SeLU関数 |
| chainer.functions.sigmoid |
Element-wise sigmoid logistic function. 要素単位でのシグモイド関数（ロジスティック関数） |
| chainer.functions.slstm |
S-LSTM units as an activation function. 活性化関数としてのS-LSTM |
| chainer.functions.softmax |
Softmax function. ソフトマックス関数 |
| chainer.functions.softplus |
Element-wise softplus function. 要素単位でのソフトプラス関数 |
| chainer.functions.tanh |
Elementwise hyperbolic tangent function. 要素単位でのハイパボリックタンジェント関数 |
| chainer.functions.tree_lstm |
TreeLSTM unit as an activation function. 活性化関数としてのTreeLSTM |
Array manipulations / 配列操作
Neural network connection / ニューラルネットワーク接続
| chainer.functions.bilinear |
与えられた変数に双線形関数を適用する |
| chainer.functions.convolution_2d |
2次元畳み込み関数 |
| chainer.functions.convolution_nd |
N次元畳み込み関数 |
| chainer.functions.deconvolution_2d |
2次元逆畳み込み関数 |
| chainer.functions.deconvolution_nd |
N次元逆畳み込み関数 |
| chainer.functions.depthwise_convolution_2d |
層ごとの２次元畳み込み関数 |
| chainer.functions.dilated_convolution_2d |
2次元拡張(dialate)畳み込み関数 |
| chainer.functions.embed_id |
効率的なOne-hotベクトル入力の線形関数 |
| chainer.functions.linear |
線形関数、もしくはアフィン変換 |
| chainer.functions.n_step_bigru | 積層型双方向（Bi-dimensional） GRU関数 |
| chainer.functions.n_step_bilstm | 積層型 双方向（Bi-dimensional） LSTM関数 |
| chainer.functions.n_step_birnn | シーケンス入力のための積層型双方向（Bi-dimensional）RNN関数 |
| chainer.functions.n_step_gru | 積層型一方向GRU関数 |
| chainer.functions.n_step_lstm | 積層型一方向LSTM関数 |
| chainer.functions.n_step_rnn | シーケンス入力のための積層型一方向RNN関数 |
評価関数
| chainer.functions.accuracy |
ミニバッチの正解率を多クラス分類する |
| chainer.functions.binary_accuracy | ミニバッチの正解率を二項分類する |
| chainer.functions.classification_summary | 適合率、再現率、F値、サポートを演算する |
| chainer.functions.r2_score | R2乗(決定係数) 回帰分析のスコア演算関数 |
損失関数
| chainer.functions.bernoulli_nll | ベルヌーイ分布の負の対数尤度関数 |
| chainer.functions.black_out | BlackOut損失関数 |
| chainer.functions.connectionist_temporal_classification | Connectionist Temporal Classification （CTC) 損失関数 |
| chainer.functions.contrastive | Contrastive loss演算 |
| chainer.functions.crf1d | 線形連鎖CRF(条件付き確率場）の 負の対数尤度計算 |
| chainer.functions.argmax_crf1d |
CRF(条件付き確率場）の同時確率を最大化する状態を計算する |
| chainer.functions.cross_covariance | y とzの二乗和相互共分散損失計算 |
| chainer.functions.gaussian_kl_divergence | ガウス分布のKLダイバージェンス |
| chainer.functions.gaussian_nll | ガウス分布の負の対数尤度関数 |
| chainer.functions.hinge |
分類タスクの１つ、ヒンジ損失演算 |
| chainer.functions.huber_loss |
平均二乗誤差より、外れ値に敏感ではない損失関数 |
| chainer.functions.mean_absolute_error |
平均絶対誤差(MAE)関数 |
| chainer.functions.mean_squared_error |
平均二乗誤差(MSE)関数 |
| chainer.functions.negative_sampling |
負のサンプリング損失関数 |
| chainer.functions.sigmoid_cross_entropy | シグモイド活性化関数の前に行うクロスエントロピー損失計算 |
| chainer.functions.softmax_cross_entropy | ソフトマックス活性化関数の前に行うクロスエントロピー損失計算 |
| chainer.functions.squared_error |
二乗誤差関数 |
| chainer.functions.triplet |
triplet loss 演算 |
数学関数
| chainer.functions.arccos | 要素単位でのアークコサイン関数 |
| chainer.functions.arcsin | 要素単位でのアークサイン関数 |
| chainer.functions.arctan | 要素単位でのアークタンジェント関数 |
| chainer.functions.arctan2 | ２つの変数を伴う要素単位でのアークタンジェント関数 |
| chainer.functions.argmax |
指定された軸の配列要素の最大値のインデクスを返す |
| chainer.functions.argmin |
指定された軸の配列要素の最小値のインデクスを返す |
| chainer.functions.average |
指定された軸の配列要素の加重平均を計算する |
| chainer.functions.batch_inv | 正方行列のバッチの逆行列を求める |
| chainer.functions.batch_l2_norm_squared | 正方L2 ノルム (a.k.a. ユークリッドノルム) |
| chainer.functions.batch_matmul |
２つの配列のバッチ行列乗算 |
| chainer.functions.bias |
ブロードキャストした要素単位での和 |
| chainer.functions.ceil | 要素単位の小数点以下切り上げ |
| chainer.functions.clip | 要素単位の入力値の切り取り |
| chainer.functions.cos | 要素単位のコサイン関数 |
| chainer.functions.cosh | 要素単位のハイパボリックコサイン関数 |
| chainer.functions.exp | 要素単位の指数関数 |
| chainer.functions.fmod | 要素単位のmod関数 |
| chainer.functions.floor | 要素単位の小数点以下切り捨て |
| chainer.functions.identity | 入力値をそのまま返す |
| chainer.functions.inv | 正方行列の逆行列を求める |
| chainer.functions.linear_interpolate | 要素単位の線形補間 |
| chainer.functions.log |
要素単位の自然対数関数 |
| chainer.functions.log10 | 要素単位の対数関数（底=10) |
| chainer.functions.log1p | 要素単位の自然対数関数（底=e,真数=指定値+1) |
| chainer.functions.log2 | 要素単位の対数関数（底=2） |
| chainer.functions.logsumexp | 指定された軸の配列の値の指数の和の対数を計算する |
| chainer.functions.matmul |
２つの配列を乗算した行列を計算する |
| chainer.functions.max |
指定された軸の配列要素の最大値 |
| chainer.functions.maximum |
入力値の要素単位での最大値 |
| chainer.functions.mean | 指定された軸の配列要素の加重平均計算 |
| chainer.functions.min |
指定された軸の配列要素の最小値 |
| chainer.functions.minimum | 入力したVariableの最小値 |
| chainer.functions.prod | 指定された軸の配列要素の積 |
| chainer.functions.rsqrt | 要素単位の平方根 |
| chainer.functions.scale |
Elementwise product with broadcasting 要素単位でブロードキャストした積 |
| chainer.functions.sin | 要素単位でのサイン関数 |
| chainer.functions.sinh | 要素単位でのハイパボリックサイン関数 |
| chainer.functions.sqrt | 要素単位での平方根計算 |
| chainer.functions.square | 要素単位での平方計算 |
| chainer.functions.squared_difference | 入力値の二乗差 |
| chainer.functions.sum | 指定された軸の配列要素の和 |
| chainer.functions.tanh |
要素単位のハイパボリックタンジェント関数 |
| chainer.functions.tan | 要素単位のタンジェント関数 |
ノイズ注入
| chainer.functions.dropout | 入力値の要素をランダムにドロップアウトする |
| chainer.functions.gaussian | ガウス分布関数 |
| chainer.functions.simplified_dropconnect | ドロップコネクト（接続削減）によって正則化された線形ユニット |
正規化関数
| chainer.functions.batch_normalization | バッチ正規化関数 |
| chainer.functions.fixed_batch_normalization |
Batch normalization function with fixed statistics 固定統計情報を用いるバッチ正規化関数 |
| chainer.functions.layer_normalization |
レイヤ正規化 |
| chainer.functions.local_response_normalization |
Local response normalization across neighboring channels 近傍チャネル横断LRN |
| chainer.functions.normalize |
L2正規化(a.k.a. Euclidean norm) (ユークリッドノルム） |
空間プーリング
| chainer.functions.average_pooling_2d | ２次元空間平均プーリング関数 |
| chainer.functions.average_pooling_nd | N次元空間平均プーリング関数 |
| chainer.functions.max_pooling_2d | 二次元空間最大プーリング関数 |
| chainer.functions.max_pooling_nd | N次元空間最大プーリング関数 |
| chainer.functions.roi_pooling_2d | 空間 ROIプーリング関数 |
| chainer.functions.spatial_pyramid_pooling_2d | SPP関数（空間ピラミッドプーリング） |
| chainer.functions.unpooling_2d |
Inverse operation of pooling for 2d array ２次元配列のためのプーリングの反転操作 |
| chainer.functions.upsampling_2d |
プーリングインデクスを用いたアップサンプリング |
ユーティリティ関数
| chainer.functions.forget |
内部に持つ処理結果を伴わずに関数のみ呼び出す。 |