PyTorchは、ディープラーニングプログラミングのフレームワークとして最近急速に注目を浴びていますが、一方でKerasと比較すると、わかりずらい側面があります。講演者はこの課題に対応するため書籍「最短コースでわかるPyTorch&深層学習入門」を出版しました。
当講演では、この本の内容を引用しつつ、「Define by Run」「勾配計算」などの重要概念や、「予測計算」「損失計算」「勾配計算」「パラメータ修正」の繰り返しによって成り立つディープラーニングの学習アルゴリズムのポイントを、数式によらず図を多用してわかりやすく解説します。当講演を聴講することで、「PyTorch」と「ディープラーニングの学習アルゴリズム」がどんなものであるか、イメージから理解することができるはずです。