PyTorchによる線形回帰のスクラッチ実装と理論設計
Qiita / 2026/3/24
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要点
- 線形回帰を題材に、PyTorchでのスクラッチ実装を通じて機械学習モデルの基礎を整理し、学習ループの全体像を掴める内容です。
- ニューラルネットワークに共通する最適化プロセス（損失→勾配→更新）を、線形回帰の枠組みで理解できるように理論面も併せて設計されています。
- 実装と理論を対応づけることで、通常ブラックボックスになりがちなトレーニング手順を再現可能な形で学べます。
- 数学的な考え方を前提に、深層学習の基礎となる最適化の直観を補強することを目的としています。
PyTorchによる線形回帰の実装と理論
機械学習モデルの基礎となる線形回帰の実装を通して、ニューラルネットワークの基本的な最適化プロセスを理解することができます。この記事では、Cambridge University Pressから出版された「ディープラーニングを深く学...
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