AI勉強記まったりAI勉強記AI(人工知能)について、特にゆかりがあるわけでもない社会人が、まったりとAIについて勉強していく勉強日記です。2022-05-07【ひとり読書会】PyTorch&深層学習プログラミング(第16回)どうも、カタミチです。PyTorch&深層学習プログラミング」のひとり読書会、やっていきますかねー。3章も中盤戦ってところですかねー。勾配降下法の実装さて、本節はどうやら勾配降下法の実装についての節のようです。コーディングの流れとしては大きく4つで...1予測計算2損失計算3勾配計算4パラメータ修正とあります。私が前著から学んだ「勾配降下法」と、多少の用語の差異こそあれ、アルゴリズムは同じはずです。個人的には復習の意味合いが強いですかね。1予測計算まずは予測計算。B\)と表せるよー、とあります。割り当てられている文字が異なるものの、以前にもやった「予測モデル」の式と同じですね。AI勉強記)ちなみに以前にやったときは、\(yp=w_0+w_1x\)って書き方していましたね。見ると、線形回帰は重みパラメータの数が少なく、スタートの式がシンプルですね。2損失計算つづいて損失計算。数学的には、数式で色々と苦労した部分になりますが、本書の本節では深くは触れられていません。正解テンソルを\(Y\)とする、ってことと、損失関数には「平均2乗誤差」を選ぶことが書かれているにとどまります。このあたりは、前にアルゴリズムを勉強した部分なので、イメージはついてます、はい。3勾配計算で、勾配計算。\(W\)と\(B\)を少しずらすよー、これにより勾配値を求めるよー、ということだけ触れられていますね。最後にパラメータ修正。勾配値に学習率をかけてずらします。勾配降下法の式として紹介されていたアレですね。AI勉強記)今回は、学習率には\(\alpha\)ではなく\(lr\)って文字が使われるようです。いうことで本節は勾配降下法の手順の話でしたね。次節からはどうやら具体的にコードを書いていくみたいなので、楽しみにしておきますかねー。21:34関連記事2022-05-10【ひとり読書会】PyTorch&深層学習プログラミング(第18回)どうも、カタミチです。PyT...2022-05-03【ひとり読書会】PyTorch&深層学習プログラミング(第12回)どうも、カタミチです。PyT...2022-04-18【ひとり読書会】ディープラーニングの数学(第39回)どうも、カタミチです。デ...2022-04-03【ひとり読書会】ディープラーニングの数学(第24回)どうも、カタミチです。デ...2022-04-01【ひとり読書会】ディープラーニングの数学(第22回)どうも、カタミチです。»プロフィール書いてる人:カタミチ現在、AI(人工知能)についてまったり勉強中の社会人。2022年1月に勉強をはじめて、とりあえず2022年3月の「G検定」を受験。ミチ引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。