Python の記事一覧

【pytorch】深層学習の非線形分離性能を確認する

ニューラルネットワーク(深層学習)を用いた分類機は、非線形分離性能があることが知られています。 非線形の分離性能とは、データに対して直線ではない、分類境界を引くことができる性能のことです。 例えば、次のような渦巻き上のデ […]

【python】カテゴリ変数をOne-Hot-encoding化する

カテゴリ変数をOne-Hot-Encoding化することは、機械学習やデータサイエンスの実務をおこなっていると頻繁に操作することになると思います。 今回は、One-Hot-EncodingをPythonで実行する方法につ […]

【深層学習】pytorchでRNNを実装して時系列予測をする

RNN(Recurrent Neural Network)は、深層学習のアルゴリズムの中でも、CNNと並ぶ代表的なアルゴリズムです。基本的に深層学習を学び始めると、CNNに続いてRNNを学ぶことになると思います。 RNN […]

cos類似度(コサイン類似度)について解説

コサイン類似度(cosine similarity)は、2つのベクトルの類似度を示す指標です。 コサイン類似度は、-1 〜 1の間で値をとり、2つのベクトルの向きが近い時に、コサイン類似度の値は1に近くなり、反対にベクト […]

【GNN】pytorch geometricでMessagePassingのNetworkを実装する

pytorch-geometricでは、グラフ状の様々な畳み込み操作をメッセージパッシングの枠組みで、柔軟に記述できるMessagePasssingクラスが用意されています。 MessagePasssingを利用すること […]

【初心者】覚えておきたいpytorchの基本(関数やクラス)

pytorchは、ニューラルネットワークを実装するために非常に便利な関数やクラスがたくさんあります。 また、他の人が独自に作った深層学習モデルを読むのに、pytorchでよく使われるような関数やにクラスについては、ある程 […]

【GCN】pytorchでグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を実装する

GCN(Graph Convolutional Network、グラフ畳み込みネットワーク) は、2017年に深層学習のトップカンファレスであるICLRで発表されて以来、徐々に注目を集めており、2022年現在深層学習関連 […]

【徹底解説】NetworkX の利用方法や可視化の方法をわかりやすく

NetworkXは、Pythonでグラフ構造の作成や各種アルゴリズムの操作、また可視化等を気軽にすることができます。 可視化では、Pythonのmatplotlibを利用できることや、内部はC, C++, fortran […]

【pytorch】ニューラルネットでMNISTの分類しながらpytorchの使い方を学ぶ

pytorchはディープラーニング用のライブラリです。ディープラーニング用のライブラリとして、他に、Kerasやtensorflowなどがありますが、pytorchは近年非常に利用され始めてきています。よく深層学習の最新 […]

【pytorch】torchvisionのtransformsを解説。利用できる変換機能を紹介

最近では、深層学習といったらpytorchがほぼ一択となってきており(少なくとも機械学習・深層学習系の研究界隈では)、Kerasやtensorflowを使っていたけど、pytorchを使い始めたり、必要に応じてpytor […]