PyTorch入門
PyTorchの勉強はシンプルなニューラルネットワーク（NN）を実装することから始めてみよう。まずはニューロンのモデル定義から始め、フォワードプロパゲーションとバックプロパゲーション、PyTorchテンソルの基礎、データローダー、最適化、評価まで一通りを解説。さらにCNNやRNNの実装例を通して、PyTorchにも習熟する連載。
PyTorch入門：
いよいよ、PyTorchを使ったディープラーニングの流れを通して全体的に説明する。ミニバッチ学習を手軽にするデータローダーから始めて、ディープニューラルネットワークのモデル定義、オプティマイザを使った学習、損失／正解率の出力やグラフ表示といった評価までを解説。
[一色政彦, デジタルアドバンテージ] ()
PyTorch入門：
PyTorchのデータやパラメーターなどは、独自の「テンソル」形式で取り扱う。テンソルはNumPyライクに取り扱えるので難しくはない。テンソルの基本的な操作方法と、テンソル内の値のデータ型について、すばやく内容を確認できるチートシート形式で紹介する。
[一色政彦, デジタルアドバンテージ] ()
PyTorch入門：
PyTorchの習得は、シンプルなニューラルネットワーク（NN）の、まずは1つだけのニューロンを実装することから始めてみよう。ニューロンのモデル定義から始め、フォワードプロパゲーションとバックプロパゲーションといった最低限必要な「核」となる基本機能に絞って解説。自動微分についても簡単に触れる。
[一色政彦, デジタルアドバンテージ] ()
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