<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>cha_kabu</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/cha_kabu/</author_url>
  <blog_title>cha_kabuのNotebooks</blog_title>
  <blog_url>https://cha-kabu.hatenablog.com/</blog_url>
  <categories>
  </categories>
  <description>はじめに 以下のシリーズ記事の続きです。 cha-kabu.hatenablog.com 本編 ステップ42 線形回帰の理論 ここまでのステップの内容理解＆線形回帰について知っていれば難しくありません。全体の計算グラフは以下の様な形です。 やも計算グラフの一員ですが、値を変化させたいのはだけですので、これまでの例と違い全てのノードのgradには興味が無く、についてのみ興味があります。そんなわけで、loss.backward()ですべてのノードのgradはこれまで通り算出されるのですが、cleargrad()を行ったりdataを書き換えるのはこの二つだけになります。 ステップ43 ニューラルネッ…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fcha-kabu.hatenablog.com%2Fentry%2F2020%2F11%2F19%2F155026&quot; title=&quot;	 ゼロから作るDeep Learning3　フレームワーク編を読む　その⑧ステップ42～45 - cha_kabuのNotebooks&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/c/cha_kabu/20201119/20201119154131.png</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2020-11-19 15:50:26</published>
  <title>	 ゼロから作るDeep Learning3　フレームワーク編を読む　その⑧ステップ42～45</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://cha-kabu.hatenablog.com/entry/2020/11/19/155026</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
