この調整を行うのが「最適化」です。 本記事では、ニューラルネットワークの最適化の基本概念から、現代の深層学習ライブラリであるPyTorchにおける便利な機能までを解説します。 1. ニューラルネットワークの基本構造：MLP（多層パーセプトロン） ニューラ ...

総評 グラフデータに深層学習を適用したい人に最適：基本から実践まで1冊で学べる構成。 理論と実装、応用をバランス良く：PyTorchコード例と解説で、即実践に移せる内容。 リファレンス書としても有用：最新研究やチュートリアルリンクによって、継続的な学習支援に最適です。

AIモデルのビジュアルエディタ「KAIBER NN Editor for PyTorch」を発表 〜 ニューラルネットワークのGUI編集とリアルタイムエラーチェックでバグを飛躍 ...

「PyTorch」と「TensorFlow」は、どちらもオープンソースの深層学習フレームワークだが、細かい設計思想や使い勝手に違いがある。両者の特徴と ...

ディープインサイトはエッジAI開発ツール「KAIBER (カイバー)」で培ったノウハウをベースに、PyTorchに特化したGUIベースのニューラルネットワーク ...

Learn how Network in Network (NiN) architectures work and how to implement them using PyTorch. This tutorial covers the concept, benefits, and step-by-step coding examples to help you build better ...

Learn how to create a simple neural network, and a more accurate convolutional neural network, with the PyTorch deep learning library PyTorch is a Python-based tensor computing library with high ...

Dr. James McCaffrey of Microsoft Research continues his examination of creating a PyTorch neural network binary classifier through six steps, here addressing step No. 4: training the network.