pranftw/neograd
🏗️ フレームワークpranftw
PythonとNumPyでゼロから構築された、軽量なディープラーニングフレームワーク。
Neogradは、PyTorchのような大規模フレームワークの機能を模倣しつつ、ゼロから完全に実装されたミニマリストなディープラーニングライブラリです。その核となるのは、テンソル演算を追跡して勾配を自動計算する堅牢な自動微分（autograd）エンジンです。NumPy配列を用いて構築された線形層、活性化関数、損失関数など、ディープラーニングに不可欠なビルディングブロックを備えています。重い依存関係を排除しているため、勾配ベースの最適化や計算グラフの構築、ニューラルネットワーク層の数学的実装を透明性の高い環境で実験できます。高レベルAPIの利用から、機械学習の背後にある微積分への理解を深めたい開発者にとって最適なリソースです。
💡ハイライト
- ├─NumPyのみでゼロから構築
- ├─独自の自動微分エンジン搭載
- └─PyTorchライクなAPI構造
🎯対象
- ├─AI研究者
- ├─コンピュータサイエンス学生
- └─機械学習エンジニア