반응형 신경망3 8강. 첫 torch 신경망 학습하기 저번 시간 우리는 토치에서 신경망을 정의하는 방법에 대하여 알아보았다. 오늘은 정의한 신경망을 어떻게 학습하는가에 대하여 알아보도록 하자. 학습 준비 - 데이터 만들기 필자는 유튜브에 R을 사용한 통계 관련 수업들을 올려놓았다. 이 수업에서 큰 축을 이루는 것 중 하나가 바로 회귀분석이다. 회귀분석은 주어진 데이터를 모델링할 때 신경망의 가장 큰 장점은 회귀 직선과 같은 선형 모형들이 가지는 한계를 넘어서, 비선형 모델링을 할 수 있게 해 준다는 것이다. 이러한 장점들을 잘 확인해보기 위해서 비선형 모델에서 관찰 값을 뽑아 모의 데이터로 만들어 보도록 하자. library(tidyverse) # 재현 가능을 위한 시드 고정 set.seed(2021) # x 자리 임의 생성 x 2021. 11. 8. 5강. 딥러닝 신경망의 구조 - 순전파 (Forward propagation) 이해하기 이제 처음으로 딥러닝의 밑바닥을 이루는 인공 신경망의 구조를 이해하는 시간이다. 앞으로 우리가 다룰 수많은 신경망 모델의 기반을 이루는 내용이므로, 정말 많은 시간을 투자해서 이해해두기 바란다. 투자한 시간에 비례하여, 추후에 복잡한 모델을 학습하는 시간을 단축시켜 줄 것이라 장담한다. 딥러닝의 시작점인 신경망(Neural network)을 공부하기 위해서, 앞으로 우리가 다룰 모델 중 가장 간단하면서, 딥러닝에서 어떤 일이 벌어지고 있는지 상상이 가능한 신경망을 먼저 학습하기로 하자. 우리가 오늘 예로 생각할 신경망은 다음과 같다. 위의 그림과 같은 신경망을 2단 신경망이라고 부른다. 일반적으로 단수를 셀 때 제일 처음 입력하는 층은 단수에 포함하지 않는 것에 주의하자. 각 녹색, 회색, 그리고 빨간색.. 2021. 10. 4. 파이토치, 신경망 정의 (Custom nn Modules) 저번 시간 우리는 파이 토치의 자동 미분 추적 기능에 대하여 알아보았다. 그리고 그 전 시간에는 R에서의 순전파에 대하여 알아보았다. 아직 안 보신 분들은 보고 오시는 것을 추천한다. Forward propagation, R 버전 오늘은 뉴럴 넷 (Neural network)을 공부하기 위해서 앞으로 우리가 다룰 뉴럴넷 중 가장 현실적이고, 어떤 일이 벌어지고 있는지 상상이 가능한 뉴럴 넷을 정의하는 것을 목표로 하자. 우리가 오늘 � statisticsplaybook.tistory.com 오늘은 파이토치에서 신경망(Neural net)을 어떻게 정의하는지에 대하여 알아보도록 하겠다. 파이토치 패키지, torch.nn 파이토치를 사용해서 신경망을 정의할 때 사용하는 패키지가 있다. 바로 torch.nn이.. 2020. 7. 20. 이전 1 다음 반응형
