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Torch : DNN ( Deep Neural Network ), Torch 코드로 ANN, DNN구현, Torch로 모델링하기

boostcourse 의 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초 강의를 듣고 정리한 내용입니다. 더보기 더보기 https://www.boostcourse.org/opencourse 1. 신경 세포(뉴런) : 여러 신호를 받아, 하나의 신호를 만들어 전달하는 역할. 출력을 내기전에 활성 함수(activation function)을 통해 비선형 특성을 가할 수 있다. 앞 단계에서는 linear한 연산만 가능한데, 활성화 함수를 통해 비선형 특성을 가할 수 있게 된다. : node는 단일 뉴런 연산 , edge는 뉴런의 연결성의 의미한다. : 활성화 함수의 특징은 선형 함수가 아닌 비선형 함수여야 한다는 것이다. 2. 얕은 신경망 ( Shallow Neural Network ) : input layer, hidden..
DATA ANALYSIS/ML & DL 2022. 1. 5. 12:27
[Torch_Basic ML 01 ] Tensor Manipulation( 텐서 조작하기 )

boostcourse 의 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초 강의를 듣고 정리한 내용입니다. 더보기 https://www.boostcourse.org/opencourse 1. 텐서 ( Tensor ) - 2D Tensor = ( batch size , dim ) - 3D Tensor = ( batch size, width, height ) - Computer vision - 3D Tensor = ( batch size, length, dim ) - 순차정보, NLP : batch size 만큼 문장이 존재한다는 의미 - 1D Array with PyTorch # torch 를 선언하기 t = torch.FloatTensor([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6.]) print('t : ',t) p..
DATA ANALYSIS/ML & DL 2021. 10. 13. 20:56
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