
エントリーの編集

エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
自動微分と勾配テープ(TensorFlow)入門 - Qiita
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
自動微分と勾配テープ(TensorFlow)入門 - Qiita
はじめに 自動微分と勾配テープでつまずいているので、調査しまとめることにしました。 主に以下のサイ... はじめに 自動微分と勾配テープでつまずいているので、調査しまとめることにしました。 主に以下のサイトを参考にしました。 公式より、「自動微分と勾配テープ」とは TensorFlow には、自動微分、すなわち、入力変数に対する計算結果の勾配を計算するためのtf.GradientTape API があります。TensorFlow は、tf.GradientTape のコンテキスト内で行われる演算すべてを「テープ」に「記録」します。その後 TensorFlow は、そのテープと、そこに記録された演算ひとつひとつに関連する勾配を使い、トップダウン型自動微分(リバースモード)を使用して、「記録」された計算の勾配を計算します。 レポジトリはこちらです。 import