PyTorch

PyTorch の基本的な使い方を記載します。 テンソルの計算 初期化されていない空のテンソルを作成 import torch x = torch.empty(5, 3) 乱数で初期化 (一様分布、標準正規分布) x = torch.rand(5, 3) x = torch.randn(4, 4) 0 で

PyTorch を用いて、手書き数字の分類を行ってみます。サポートベクターマシンを用いた場合は HOG などの特徴量を考える必要がありましたが、ディープラーニングでは十分な質の良いデータがあればその必要がありません。 MNIST データの読み込み 手書き数字のデータとして、MNIST データをダ

自動微分というアルゴリズムによって関数の微分値を求める例を記載します。本ページでは、一階微分を対象としており、高階微分は考えません。また簡単のため、関数の出力は一つのテンソルであり、入力となる一つ以上のテンソルおよび出力となる一つのテンソルの階数は零である例を考えます。 更に、関数は、微分可能な関数からなる合成関数であることを仮定します。これは自動微分の応用先の一つである、ディープラーニングにおけ...