PyTorch入門

 
 
 

PyTorch入門

デジタルアドバンテージ 一色 政彦

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、フィードフォワード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)フィードフォワード(順伝播)
・フィードフォワードの実行と結果確認
・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

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