新納　浩幸（著者）：1961年生まれ。東京工業大学大学院理工学研究科情報科学専攻修士課程修了。茨城大学工学部情報工学科教授。博士(工学)。専門は自然言語処理。著書に「Rで学ぶクラスタ解析」など。

Deep Learning のフレームワークである Chainer を使って、複雑なニューラルネットの実装方法を解説!!　Chainer は 2015年にPreferred InfrastructureがPython のライブラリとして開発・公開したフレームワークです。　本書は、Python の拡張モジュールであるNumPyの使い方やニューラルネットの基本をおさらいした後に、Chainerの基本的な使い方を示します。次にAutoEncoderを題材にして、それを確認し、最後に、自然言語処理でよく使われるword2vecと RNN(Recurrent Neural Network) を解説し、それらシステムを Chainer で実装します。既存にない複雑なネットワークのプログラムを作る際の参考となるものです。