ニューラルネットワークと層

PyTorchで学ぶIntroduction to Deep Learning

Jasmin Ludolf

Senior Data Science Content Developer, DataCamp

ニューラルネットワークの層

入力・中間・出力を持つニューラルネットワーク図

ニューラルネットワークの層

入力・中間・出力を持つニューラルネットワーク図

ニューラルネットワークの層

入力・中間・出力を持つニューラルネットワーク図

ニューラルネットワークの層

入力・中間・出力を持つニューラルネットワーク図

最初のニューラルネットワーク

入力と出力のみの基本的なニューラルネットワーク図

全結合ネットワーク
線形モデルと同等

ニューラルネットワークを設計する

ニューラルネットワークへの入力を表す3つのノード

# Importing as nn to avoid writing torch.nn
import torch.nn as nn


# Create input_tensor with three features
input_tensor = torch.tensor(
    [[0.3471, 0.4547, -0.2356]])

入力ニューロン = 特徴量
出力ニューロン = クラス

ニューラルネットワークを設計する

線形層を示す矢印付きで入力を表す3つのノード

# Importing as nn to avoid writing torch.nn
import torch.nn as nn


# Create input_tensor with three features
input_tensor = torch.tensor(
    [[0.3471, 0.4547, -0.2356]])


# Define our linear layer
linear_layer = nn.Linear(

                         in_features=3,

                         out_features=2

                         )

ニューラルネットワークを設計する

入力と出力のみの基本的なニューラルネットワーク図

# Importing as nn to avoid writing torch.nn
import torch.nn as nn


# Create input_tensor with three features
input_tensor = torch.tensor(
    [[0.3471, 0.4547, -0.2356]])


# Define our linear layer
linear_layer = nn.Linear(
                         in_features=3, 
                         out_features=2
                         )


# Pass input through linear layer
output = linear_layer(input_tensor)
print(output)

ニューラルネットワークを設計する

入力と出力のみの基本的なニューラルネットワーク図

$$ $$ $$

# Pass input through linear layer
output = linear_layer(input_tensor)
print(output)

tensor([[-0.2415, -0.1604]], 
    grad_fn=<AddmmBackward0>)

重みとバイアス

output = linear_layer(input_tensor)

線形演算の図示

重みとバイアス

.weight
```
print(linear_layer.weight)
```

Parameter containing:
tensor([[-0.4799,  0.4996,  0.1123],
        [-0.0365, -0.1855,  0.0432]], 
        requires_grad=True)

各特徴量の重要度を表す

.bias
```
print(linear_layer.bias)
```

Parameter containing:
tensor([0.0310, 0.1537], requires_grad=True)

ニューロンの基準出力を与える

全結合ネットワークの動作

入力と出力のみの基本的なニューラルネットワーク図

全結合ネットワークの動作

入力と出力のみの基本的なニューラルネットワーク図

全結合ネットワークの動作

入力と出力のみの基本的なニューラルネットワーク図

湿度の特徴量はより大きな重みを持つ
バイアスは基準情報を考慮するため

Passons à la pratique !

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