PyTorchの関数本体ってどこで定義されてるの？逆伝搬は？~ATenの世界へのみちしるべ~ - Qiita
はじめに 本稿はPyTorch中級者以上向けのニッチな内容ですが，どうしても計算方法の定義が見たいという方にはおすすめです．内容は主に３つです． PythonからC++で書かれたATenライブラリへの橋渡し (conv2dを例に挙げ，)ATen内で順伝搬関数が扱われているかを見る 逆伝搬関数がいかに順伝搬関数と紐づいているかを見る 隠された実装 PyTorchの公式ドキュメントを見ながらプログラミングをし，時には[Source]ボタンを押してgithubの実装を確認したりしますよね．でも[Source]ボタンがないときありますよね？例えばtorch.nn.Conv2dには[Source]ボタンがありますが，torch.nn.functional.conv2dにはありません． ・・・なんで同じConv2dなのに実装が見れないの？ と思いつつ，PyTorchのgithubを確認してみます．to
これから推薦システムを作る方向けの推薦システム入門｜masa_kazama
イントロ「Amazonのこの商品をチェックした人はこの商品もチェックしています」や「YouTubeのあなたへのおすすめ」、「Twitterのおすすめユーザー」などのレコメンド機能は多くのWebサービスに組み込まれております。そのレコメンドによって、ついつい商品をたくさん買ってしまったり、夜遅くまで動画を見てしまった経験はないでしょうか。 この記事では、レコメンドシステムの裏側はどのような仕組みになっているのか、そもそもレコメンドとはどういうものなのかを具体例を交えながら俯瞰できればと思います。レコメンドシステムのアルゴリズムの詳細には触れず、ビジネスにおいてどのような形で実装されているかにフォーカスしています。ネット上に公開されているレコメンドに関するスライドや記事、論文のリンクをまとめましたので、アルゴリズムの詳細などはリンク先の記事でご確認ください。 対象の読者は、自社のサービスにレコ
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