Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
pytorchで機械学習しない
Search
Hata Ryosuke
October 21, 2019
Technology
3
960
pytorchで機械学習しない
pytorchでマクローリン展開とニュートン法を試してみました。
Hata Ryosuke
October 21, 2019
Tweet
Share
More Decks by Hata Ryosuke
See All by Hata Ryosuke
関西Kaggler会 発表スライド
ryosukehata
1
930
Monocular 3D Object Detection Survey
ryosukehata
3
450
量子情報勉強会,量子ゲートについて
ryosukehata
0
210
Other Decks in Technology
See All in Technology
DMMブックスへのTipKit導入
ttyi2
1
110
CDKのコードレビューを楽にするパッケージcdk-mentorを作ってみた/cdk-mentor
tomoki10
0
210
コロプラのオンボーディングを採用から語りたい
colopl
5
1.3k
シフトライトなテスト活動を適切に行うことで、無理な開発をせず、過剰にテストせず、顧客をビックリさせないプロダクトを作り上げているお話 #RSGT2025 / Shift Right
nihonbuson
3
2.2k
Cloudflareで実現する AIエージェント ワークフロー基盤
kmd09
0
290
データ基盤におけるIaCの重要性とその運用
mtpooh
4
530
JuliaTokaiとJuliaLangJaの紹介 for NGK2025S
antimon2
1
120
re:Invent2024 KeynoteのAmazon Q Developer考察
yusukeshimizu
1
150
Building Scalable Backend Services with Firebase
wisdommatt
0
110
Oracle Exadata Database Service(Dedicated Infrastructure):サービス概要のご紹介
oracle4engineer
PRO
0
12k
あなたの知らないクラフトビールの世界
miura55
0
130
#TRG24 / David Cuartielles / Post Open Source
tarugoconf
0
590
Featured
See All Featured
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
89
5.8k
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
33
3k
Building an army of robots
kneath
302
45k
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
28
2.2k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
298
20k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
27
1.5k
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
38
1.9k
Making Projects Easy
brettharned
116
6k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
40
2.5k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
44
13k
Done Done
chrislema
182
16k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
656
59k
Transcript
pytorchͰػցֶश͠ͳ͍ ػցֶश/Kaggle͘͘ձ#10ˏ େࡕ(10/21 19:00ʙ) ാɹྒྷհ
͜͡͠ΐ͏͔͍ twitter (@hattan0523) ϝʔΧʔۈ ීஈ$"%ϙνϙνͯ͠ɼ ͦΕͬΆ͍ਤΛग़͢ਓ ɹɹʢ෩ͷͱ͖ʹΨϥεʹςʔϓషΔ͖ͱ͔ܭࢉ͢ΔɻͲΜͳਤͰ࡞Ε·͢ʣ ػցֶशओۀͰ͋Γ·ͤΜ େֶ࣌ʹྔࢠޫֶͷݚڀʹूத͠ɼ
ໟΛࣦ͍ത࢜Λऔಘɻ http://www.breault.com/software/asap-nextgen https://www.muratasoftware.com/products/ examples/watgal004/
ಈػ pytorchͱ͔ਂֶशͷϥΠϒϥϦɼ ίϯϖʹ͍ͬͺ͍ΘΕͯΔ͠ ը૾ͱ͔NLPͷਂֶशΛΔͱ͖ ͱΓ͋͑ͣͬͱ͖Ό͑͑Ζɻ https://twitter.com/nino_pira/status/1181913845507354626
ಈػ pytorchԿΛͬͯΔͷʁ ͡Ͳ͏ͼͿΜʁ ͠Μͦ͏͕͘͠ΎʔͷϥΠϒϥϦͰʁ ͦ͏ͩʂ ඍΛ͠Α͏ʂ
ࠓճɿࣗಈඍΛͬͯܭࢉ ϚΫϩʔϦϯల։ sinؔΛ10࣍·Ͱ sinؔΛ20࣍·Ͱ χϡʔτϯ๏ɹɹɹɹɹɹɹɹͷղΛग़͢
ࣗಈඍ is Կʁ https://github.com/pytorch/pytorch/blob/edb88b5f3af03718b443d015f195faa1832ce95b/caffe2/operators/sin_op.cu ɾඍ ࣮ࡍʹಋؔͷఆٛʹैͬͯతʹܭࢉ͢Δɻ ޡ͕ࠩͰ͖Δɻ ɾࣗಈඍ ܭࢉ͢ΔؔͷಋؔΛ༧Ίఆ͓ٛͯ͘͠ɻ ؔʹೖ͢Δ͚ͩͳͷͰޡࠩ΄΅ͳ͍ɻ
pytorchͷsinͷಋؔͷఆٛ ֻ͚ͷͱ͜ΖΛݟΔͱɼ ಋؔ(cos)͕ఆٛ͞Ε͍ͯΔ ͜ͱ͕Θ͔Δɻ ࢀߟɿࣗಈඍΛ࣮ͯ͠ཧղ͢Δ https://qiita.com/lotz/items/39c52f08cc9b5d8439ca https://qiita.com/lotz/items/f1d4ab1d83dc13a5d81a
ͬͯΈΔ ී௨ʹΈͳ͞Μ͕࣮ߦ͍ͯ͠Δ͜ͱɻ requires_grad=Trueͱ͢Δ͜ͱͰɼඍ͢ΔΑʔͬͯએݴ͢Δɻ backward()ͰܭࢉάϥϑʹԊͬͯࣗಈඍ͕ݺͼग़͞Εɼ x.gradͰඍ͕ಘΒΕ·͢ɻ ࢀߟɿPyTorchͰߴ֊ภඍ (https://qiita.com/tmasada/items/ 9dee38e5bc1482217493)
ೋ֊ඍ ‘torch.autograd.grad(f, x, create_graph=True)’Ͱɼfʹ͍ͭͯxͰඍ ͢ΔΑʔͱએݴ͢Δɻ ܭࢉάϥϑΛ࡞Βͳ͍ͱඍͯ͘͠Εͳ͍ɻ ࡉ͔͍͜ͱ্ͷQiitaͷهࣄͰɻ ࢀߟɿPyTorchͰߴ֊ภඍ (https://qiita.com/tmasada/items/ 9dee38e5bc1482217493)
ԿճͰඍͰ͖·͢ʂ ࢀߟɿPyTorchͰߴ֊ภඍ (https://qiita.com/tmasada/items/ 9dee38e5bc1482217493) ඍ͕Ͱ͖ΔʂͰ͖Δͧʂʂ
ϚΫϩʔϦϯల։ Β͔ͳؔΛ্ͷΑ͏ͳܗʹల։ͯ͠ɼ ۙࣅతͳؔͱͯ͠ද͢͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ ֶಘҙ͡Όͳ͍ͷͰɼ ݫີͳఆٛΑ͘Θ͔͍ͬͯ·ͤΜɻ ͜ΕΛpytorchͰ࣮ͯ͠ΈΑ͏ʂ (kaggleͷnotebookࢀর)
sinؔͰಘΒΕͨάϥϑ ͬͨ͜ͱ 1.ҙͷ࣍·ͰܭࢉάϥϑΛ࡞ͯ͠ɼඍΛܭࢉ͢Δ 2.֤ԣ࣠ͷʹରͯ͠ܭࢉͨ͠ඍͰॎ࣠ͷΛग़͢ɻ େมͳͷͰ1,2ΛߦྻͰܭࢉ͢Δ sinؔΛ10࣍·Ͱ sinؔΛ20࣍·Ͱ https://www.kaggle.com/hattan0523/pytorch-maclaurin-series? scriptVersionId=22206309
χϡʔτϯ๏ ඍΛͬͯํఔࣜΛղ͘ํ๏ ʹ͍ͭͯࣗಈඍΛͬͯղ͍ͯΈΔɻ ղ x=ln2≒0.69314718056 C++ - ඇઢܗํఔࣜͷղ๏ʢχϡʔ τϯ๏ʣʂ https://www.mk-mode.com/blog/
2012/11/21/21002047/# ΑΓҾ༻
σϞ̎ɿ݁Ռ ࣮ίʔυ: https://www.kaggle.com/hattan0523/newton-raphson-method-by- pytorch ղ x=ln2≒0.69314718056 ॳظͱؔΛ༩͑ΕɼҙͷճܭࢉΛߦͬͯ͘ΕΔɻ ֓ͶऩଋͰ͖ͨʂ
·ͱΊ ɾpytorchࣗಈඍͷϥΠϒϥϦ Ͱ͌ʔΒʔʹΜ͙Ͱͳͦ͞͏ɻ ɾܭࢉάϥϑΛ໌ࣔతʹ࡞ͬͯ͋͛Δ͜ͱͰ ɹඍՄೳͳؔΛ͍ͬͯΖΜͳ༡ͼ͕Ͱ͖ͦ͏ɻ ɾྫͱͯ͠ɼ sinؔͷϚΫϩʔϦϯల։ χϡʔτϯ๏ΛͬͨํఔࣜͷղΛಋग़ͨ͠ɻ ɾඍָ͍͠ΊΔͬ