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。 連載目次 人気急上昇の「PyTorch」を使いたい。そう考えて、PyTorchの公式チュートリアルを開いて学習を始めてみた、という人は少なくないだろう。しかし、挫折してしまったり、なかなか進まなかったり、という人も少なくないのではないだろうか。 というのも、その公式チュートリアルの、最初の「テンソル」解説だけは（NumPyライクな直観的なAPIなので）難しくないとしても、次が「Autograd（自動微分）」、その次が「ニューラルネットワーク」……と言いつつも、いきなり「CNN（畳み込みニューラルネッ

[ujigislab]

“PyTorch（パイトーチ）とは、Facebookが開発しているオープンソースの機械学習（特にディープラーニング）のライブラリである。”

[neo_wata]

“ReLU（有名）”

[eagleyama]

Google Colabすごい、とかそういうところに反応

[misshiki]

“できるだけシンプルなニューラルネットワークを題材にして、PyTorchでニューラルネットワークを活用するための最重要かつ最低限の基礎知識を最短で説明していく”