파이토치12 [PyTorchZeroToAll] 5. Linear Regression in the PyTorch way 이번 시간에는 파이토치를 사용하여 선형 회귀를 구현해보도록 하겠다. 파이토치를 사용하는 법은 위와 같다. 먼저 모델을 클래스와 Variable을 사용해서 만든다. 그 다음 손실함수를 정의하고, 최적화한다. 세번째는 forward, backward, update과정을 거쳐 모델을 제대로 학습한다. 먼저 torch를 import한 뒤 Variable을 import한다. 그 후 입력 데이터와 정답 데이터들을 정의한다. 그 다음 위와 같이 model class를 만든다. class에 반드시 들어가야할 함수는 모델을 초기화하는 함수와 forward를 수행하는 함수이다. 초기화함수 __init__에서는 super을 통해 호출하고, 입력과 출력의 개수를 결정해준다. forward함수는 x를 입력으로 받아서 y를 출력.. 2020. 1. 22. [3분 딥러닝] 3. 파이토치로 구현하는 ANN 이번 시간에는 파이토치를 이용하여 가장 기본적인 인공 신경망인 ANN(Artificial Neural Network)을 구현해보도록 하겠다. 구체적으로는 텐서와 Autograd 패키지, 경사하강법으로 이미지 복원하기, 신경망 모델 구현하기를 해볼 것이다. 파이토치가 행렬 계산이 많은 딥러닝의 특성을 담아서 파이썬과 조금 다르다. 텐서(tensor)가 가장 기본적인 자료구조로서 그 예이다. ※ 3.1 텐서와 Autograd ● 3.1.1 텐서의 차원 자유자재로 다루기 ⊙ 파이토치 임포트 ⊙ 텐서 텐서는 파이토치에서 다양한 수식을 계산하는 데 사용하는 가장 기본적인 자료구조이다. 수학의 벡터나 행렬을 일반화한 개념으로, 숫자들을 특정한 모양으로 배열한 구조이다. 텐서에서 중요한 개념은 차원, 랭크(rank).. 2020. 1. 21. [3분 딥러닝] 1. 딥러닝과 파이토치 3분 딥러닝 카테고리에는 한빛미디어의 펭귄브로의 3분 딥러닝 파이토치맛이라는 책의 내용을 정리하도록 하겠다. 1장에서는 딥러닝의 기본 지식을 쌓고, 여러 머신러닝 방식에 대해 알아본다. 딥러닝을 구현하기 위해 텐서플로, 케라스 등 여러 방법이 있는데 그 중에서 파이토치가 무엇이고 왜 좋은지 알아보도록 하겠다. ● 인공지능과 머신러닝 인공지능은 인간의 사고를 인공적으로 모방한 모든 것이다. 인공지능이 큰 개념이라면 그 안에 머신러닝, 그 안에 딥러닝이 있다. 머신러닝은 주어진 데이터를 가지고 통계학적인 모델을 학습시켜 인공지능을 구현하는 방법이고, 딥러닝은 머신러닝의 수많은 학습법 중 한 갈래인 것이다. 초기의 인공지능은 입력부터 출력까지 각각의 단계를 사람이 일일이 지정해주었는데 머신러닝은 그것에서 더 .. 2020. 1. 21. [PyTorchZeroToAll] 1. Overview 유튜브의 Sung Kim 교수님의 PyTorch Zero To All 강의를 듣고 강의 내용을 정리하려고 한다. 이번 강의의 목표는 머신러닝과 딥러닝의 기본적 개념 이해와 pytorch 사용법을 익히도록 한다. ● 머신러닝 머신 러닝에 대해 알아보기 전에 human intelligence에 대해서 알아보자. 어떻게 사람들이 결정을 내리는 것일까? 예를 들어, 점심에 무엇을 먹을지 결정하는가? 첫째로, 우리는 우리가 뭘 좋아하고 뭘 싫어하는지에 대한 정보를 수집한다. 그 정보들을 이용해서 무엇을 먹을지 결정한다. 이 과정을 우리는 정보를 가지고 추론(infer)한다고 한다. 만약 정보가 이미지 형태라면 그것을 보고 그 사진안에 고양이가 있다는 것을 예측(prediction)한다. 만약 4시간 공부했다는 정.. 2020. 1. 20. 이전 1 2 3 다음
