はじめに
プログラミングでニューラルネットワークっていうのを聞いたことあるけど、どうやってシンプルなやつを作るの？🧠
ニューラルネットワークは深層学習の基盤だよ。PythonとPyTorchを使ってシンプルなものを作ってみよう！
楽しそう！今回はネットワークの定義にフォーカスしてみよう！🚀
ステップ1: ライブラリのインポート
どんなライブラリが必要なの？
この例では、PyTorchとtorchvisionを使うよ。
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
ステップ2: ニューラルネットワークの定義
さあ、ニューラルネットワークを作ろう！
隠れ層が1つのシンプルなフィードフォワード型ニューラルネットワークを作るよ。コードの各部分を説明するね。
class SimpleNeuralNetwork(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(SimpleNeuralNetwork, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.relu = nn.ReLU()
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
out = self.fc1(x)
out = self.relu(out)
out = self.fc2(out)
return out
「nn.Module」って何？
nn.Moduleは、PyTorchのすべてのニューラルネットワークモジュールの基底クラスで、便利な関数を提供し、モデルのパラメータを追跡するのに役立つよ。
「 init 」って何？
__init__はクラスのコンストラクタで、入力層、隠れ層、出力層を持つニューラルネットワークの構造を設定するんだ。
「forward」はどういう意味？
forward関数は、入力データがネットワークを通ってどのように流れるかを定義するものだよ。入力データを受け取り、各層を通過させ、出力を返すんだ。
おわりに
これで、PythonとPyTorchを使ってシンプルなニューラルネットワークを定義する方法がわかったね！nn.Moduleクラス、コンストラクタ、forward関数の重要性を説明しました。ニューラルネットワークを楽しみながらもっと探求しよう！🎉