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youtubeの「PytorchでCNN」シリーズで解説しているコードを載せています！

2 PytorchでCNNの動画

第1回 pytorchでニューラルネットワーク概要
https://youtu.be/lIPSMxDgDT4

第2回テンソルの基礎
https://youtu.be/HfMbnPpm0rI

第3回自動微分（backward）
https://youtu.be/R2npnY1AM5g

第4回パラメータ更新（optimizer）
https://youtu.be/HthEWyvG6BQ

第5回単回帰分析（pytorch）
https://youtu.be/8JmX1vOrQP4

第6回 DatasetとDateLoaderの扱い
https://youtu.be/j9fYzUaefMs

第7回ニューラルネットワーク（Sequential）
https://youtu.be/lyLXKT-1RK8

第8回ニューラルネットワーク（クラス）
https://youtu.be/A2NzFqCpk2E

第9回ニューラルネットワーク（正則化）
https://youtu.be/tGF2bL9qUGg

第11回 GPUの利用方法（CNN）
https://youtu.be/WjYDwDPoH0s

Name		Name	Last commit message	Last commit date
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image		image
02 テンソルの基礎.ipynb		02 テンソルの基礎.ipynb
03 自動微分(backward).ipynb		03 自動微分(backward).ipynb
04 パラメータ更新(optimizer).ipynb		04 パラメータ更新(optimizer).ipynb
05.単回帰分析.ipynb		05.単回帰分析.ipynb
06 DatasetとDataLoader.ipynb		06 DatasetとDataLoader.ipynb
07 ニューラルネットワーク(Sequential).ipynb		07 ニューラルネットワーク(Sequential).ipynb
08 ニューラルネットワーク(クラス).ipynb		08 ニューラルネットワーク(クラス).ipynb
09 ニューラルネットワーク(正則化).ipynb		09 ニューラルネットワーク(正則化).ipynb
10 CNN.ipynb		10 CNN.ipynb
10 Convlotional層とPooling層.ipynb		10 Convlotional層とPooling層.ipynb
11 CNN(GPUの利用).ipynb		11 CNN(GPUの利用).ipynb
README.md		README.md