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次回 -> 応用編 前回は Rust でディープラーニングフレームワークを作ってみましたが、バックプロパゲー... 次回 -> 応用編 前回は Rust でディープラーニングフレームワークを作ってみましたが、バックプロパゲーションに必要な微分の計算は手でやっていました。これを自動化できないかというのが今回のお題です。 業界では自動微分(autograd)と言われる技術で、 PyTorch や TensorFlow では標準装備されているみたいです。 自動微分ってなんだか難しそう......と思っていましたが、とある動画でそれほど難しくなさそうに思えたので自前で実装してみました。 例によってコードは下記にあります。 自動微分でできること まず断っておくべきこととして、ここでいう自動微分とは Python における sympy や Matlab の Symbolic math toolbox や Maxima や Wolfram Alpha のようなシンボリックな微分ではなく、数値が分かっている変数間の微分係数を求