【ゼロから作るDeep Learning④】7.1~7.2
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December 04, 25
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2025年度後期輪読会 #8（2025/12/4） ゼロから作るDeep Learnig④ ニューラルネットワークとQ学習 京都大学 情報学研究科 福岡 M1 亮典 0
アジェンダ n DeZeroの基礎 1
DeZeroはディープラーニングのためのフレームワーク DeZero Functionsクラス ニューラルネットワークの学習に不可欠な「勾配」を数値計算のたびに自動 で計算する機能を持つ Functionsクラスを継承した関数には、「勾配を自動計算する機能が」付与 される Variableクラス 「数値計算の結果」に加え、「勾配」「関数名」を記録するインスタンス 出典:しっかり学ぶ数理最適化 モデルからアルゴリズムまで 梅⾕俊治（ＫＳ情報科学専⾨書） 2
DeZeroはディープラーニングのためのフレームワーク DeZero Functionsクラス ニューラルネットワークの学習に不可欠な「勾配」を数値計算のたびに自動 で計算する機能を持つ Functionsクラスを継承した関数には、「勾配を自動計算する機能が」付与 される Variableクラス 「数値計算の結果」に加え、「勾配」「関数名」を記録するインスタンス 続きはGoogle Colabで 出典:しっかり学ぶ数理最適化 モデルからアルゴリズムまで 梅⾕俊治（ＫＳ情報科学専⾨書） 3