直感！Pytorchで始める深層学習実装入門（導入編）
導入編：ニューラルネットワークの仕組みと実装
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導入編：ニューラルネットワークの仕組みと実装
本講座では、Google Colaboratory(Colab)の環境を利用しながら実際に手を動かしてPytorchで単純パーセプトロン・多層パーセプトロンを実装し、ネットワークが自動学習できるように拡張していきます。ニューラルネットワークがどのような仕組みで訓練・推論を行っているのかの理解を深めることができます。
Pytorchの書籍や公式チュートリアルで挫折してしまった方が、もう一度深層学習にチャレンジしたいと思うきっかけになればと思い、極力平易な言葉での解説に徹しました。
※実践編にてCNN/RNN/BERTなどについても解説しておりますが、本講座には含まれませんのでご注意ください。
[目次]
01_直感!PythonPytorchで始める深層学習実装入門ハンズオン紹介
02_Colaboratory説明
03_Colaboratoryハンズオン
04_単純パーセプトロン説明
05_単純パーセプトロン実装
06_単純パーセプトロンサマリ
07_線形回帰、ロジスティック回帰、勾配降下法の説明
08_線形回帰、ロジスティック回帰、勾配降下法の実装
09_多層パーセプトロンの説明
10_多層パーセプトロンの実装
[前提知識]
・Pythonの基礎文法
・高校1年生レベルの数学の理解を前提
