sklearnのニューラルネットワークとpytorchの違い

Question

基本的な質問で申し訳ないのですが、sklearnのニューラルネットワーク（MLPClassifierなど）とpytorchのディープラーニングは、基本的に同じものだと考えてよいのでしょうか。
一応、どちらも使用したことはありますが、pytorchは自分でモデルを作成したり、バッチ設定など、より詳細な設定が出来ると理解しております。
宜しくお願い致します。

Answer 1

sklearnのニューラルネットワーク（MLPClassifierなど）とpytorchのディープラーニングは、基本的に同じものだと考えてよいのでしょうか。

MLPClassifierは使ったことがなかったため、面白い質問だと思いました。中和のため+1しました。

要旨

とりあえず回帰などで使うにはMLPClassifierでOK、重いor複雑なことならPytorchの方がイイ（でないとできない）というところと思います。

詳細

一応、どちらも使用したことはありますが、pytorchは自分でモデルを作成したり、バッチ設定など、より詳細な設定が出来ると理解しております。

気になり少し調べました。

使い方の面
MLPClassifierについては、細かい設定なしにタプルで中間層の数と特徴量の数を指定できるくらい簡素化されている、が一番の特徴と思います。
Pytorch/Tensorflowについては、まさに質問に投稿の通り「自分でモデルを作成したり、バッチ設定など、より詳細な設定が出来る」の通りと思います。細かい設定ができるので、batchnormしてみたり、metric learningしてみたり、GANをしてみたり、Transformerを使ってみた、ができるようになります。

計算の面
Stackoverflowの回答が秀逸でした。
つまるところ、SKLearnではCUDA対応なし（GPU無視--というより検出できない））、PytorchはCUDAを使える（高速化できる）という感じです。

Comments

[uer03108]

ご回答ありがとうございました。
お調べ頂きまして、とても参考になりました。
一応、基本的には同じだけども簡易的に使用する場合は、sklearnと言うことですね。

知らない用語など出てきたので、調べてみましたがGANとか面白そうですね。