MNISTデータセットを使用したPyTorchによる基本的なニューラルネットワークの実装
開発環境
Python 3.11.10
PyTorch 2.3.0
この記事では、PyTorchフレームワークを用いて、シンプルな全結合ニューラルネットワークを構築・学習・評価するプロセスを解説します。MNIST手書き数字認識という古典的なタスクを通じて、深層学習の基礎概念を実践的に理解することを目指します。
PyTorchの概要
PyTorchは、コンピュータビジョンや自然言語処理などの分野で広く ...
7月3日 17:56 投稿
PyTorch で構築する ResNet50 実装のステップバイステップ解説
Residual Network (ResNet) の基礎構造
ResNet（Residual Network）は、非常に深いニューラルネットにおいて勾配消失問題を解決するために考案されたアーキテクチャです。この手法の核となるのは「スキップ接続（Skip Connection）」または「残差パス」と呼ばれる仕組みで、入力を直接出力層へ結合することで、F(x) + x という形での学習を実現します。これにより、層が深 ...
6月4日 16:32 投稿