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
1k
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
1.1k
Monocular 3D Object Detection Survey
ryosukehata
3
480
量子情報勉強会,量子ゲートについて
ryosukehata
0
230
Other Decks in Technology
See All in Technology
スタートアップにおけるこれからの「データ整備」
shomaekawa
0
110
多様な事業ドメインのクリエイターへ 価値を届けるための営みについて
massyuu
1
310
研究開発部メンバーの働き⽅ / Sansan R&D Profile
sansan33
PRO
3
20k
AWSにおけるTrend Vision Oneの効果について
shimak
0
130
AIAgentの限界を超え、 現場を動かすWorkflowAgentの設計と実践
miyatakoji
0
140
SREとソフトウェア開発者の合同チームはどのようにS3のコストを削減したか?
muziyoshiz
1
100
定期的な価値提供だけじゃない、スクラムが導くチームの共創化 / 20251004 Naoki Takahashi
shift_evolve
PRO
3
320
JAZUG 15周年記念 × JAT「AI Agent開発者必見:"今"のOracle技術で拡張するAzure × OCIの共存アーキテクチャ」
shisyu_gaku
0
110
生成AIを活用したZennの取り組み事例
ryosukeigarashi
0
200
o11yで育てる、強い内製開発組織
_awache
3
120
社内お問い合わせBotの仕組みと学び
nish01
0
400
Goにおける 生成AIによるコード生成の ベンチマーク評価入門
daisuketakeda
2
110
Featured
See All Featured
Building Adaptive Systems
keathley
43
2.8k
Optimizing for Happiness
mojombo
379
70k
Context Engineering - Making Every Token Count
addyosmani
5
190
Balancing Empowerment & Direction
lara
4
680
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
75
5k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
358
30k
Designing for humans not robots
tammielis
254
25k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
274
40k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
36
2.5k
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
31
6.2k
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
234
17k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
28
4k
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