LearningPyTorchの自動微分を試してみた。nnまずは必要なライブラリをインポート。2y.backward()print(x.grad)tensor(4.)yは変数xの式で成り立っていて、yのbackward()を呼び出すとそれぞれの変数のgradプロパティに勾配が入る。3y.backward()print(x.grad)tensor(6.1820)例6最後は偏微分の例。dz/dytensor(10.)tensor(20.)lossを微分するニューラルネットの場合は、lossをパラメータ(重みやバイアス)で偏微分した値を使って勾配降下法でパラメータを更新するのが一般的。AutoencoderAutoencoderの実験!MNISTで試してみよう。»プロフィールid:aidiary人工知能とその関連分野に興味があります。)はてなブログをはじめよう!aidiaryさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました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。