PyTorch入門
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に習熟する連載。
第1回 難しくない！ PyTorchでニューラルネットワークの基本
PyTorchだって難しくない
本連載の目的と方針
PyTorchとは？
本連載の第3回までで説明する大まかな流れ
（1）ニューロンのモデル定義
・PyTorch 1.4のインストール・ニューロンのモデル設計と活性化関数
・パラメーター（重みとバイアス）の初期値設定
（2）フォワードプロパゲーション（順伝播）
・フォワードプロパゲーションの実行と結果確認・動的な計算グラフの可視化
（3）バックプロパゲーション（逆伝播）と自動微分（Autograd）
・簡単な式で自動微分してみる・ニューラルネットワークにおける各パラメーターの勾配
第2回 PyTorchのテンソル＆データ型のチートシート
第3回 PyTorchによるディープラーニング実装手順の基本
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