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R딥러닝6

9강. Torch의 Dataset과 Dataloader 클래스에 대하여 이번 챕터에서는 실제 딥러닝을 사용하여 모델링을 할 때 사용될 데이터를 어떻게 torch에 넣을수 있는지에 대하여 알아보자. 이 과정에서 우리가 알아야하는 클래스가 두개가 있는데, 바로 Dataset 클래스와 Dataloader 클래스이다. 예제 데이터 언제나 그렇듯, 본 공략집은 예제를 통해서 설명하는 것을 선호한다. 이번 챕터에서는 가상의 학생들의 공부시간과 연습한 문제 갯수, 그리고 시험의 합격 여부에 대한 자료를 만들어보았다. 아래 그림에서 볼 수 있듯이 공부 시간과 연습한 문제 갯수에 따라서 두 그룹으로 비교적 잘 나뉘어져 있다는 것을 알 수 있다. library(torch) library(tidyverse) set.seed(2021) # 독립변수 발생 x1 2021. 11. 8.

7강. torch_nn 모듈로 첫 신경망 정의하기 이제까지 torch의 자동 미분(auto grad) 기능과 순전파(forward propagation)에 대하여 알아보았다. 오늘은 드디어, torch 라이브러리에서 제공하는 함수들을 이용해서 순전파 챕터에서 텐서로 일일이 정의했던 기본 신경망을 라이브러리 함수를 통하여 만들어 보도록 하자. 딥러닝 라이브러리에서 제공하는 코드를 통하여 신경망을 정의하는 코드가 어떻게 간단해지는지 느껴보았으면 한다. 신경망 정의 (Custom nn Modules) 토치를 사용해서 신경망을 정의할 때 사용하는 함수가 있다. 바로 nn_module()이라는 함수인데, torch에서 신경망을 정의할 때, 이 함수를 사용해서 “클래스”를 만들어 정의한다! 왜 우리가 챕터 @ref(r6)에서 R6관련 클래스 내용을 그렇게도 공부했.. 2021. 11. 8.

6강. 미분 자동추적 기능 (Autograd) 에 대하여 이번 장에서는 torch 및 다른 딥러닝 라이브러리의 근본을 이루는 기능인 미분 자동 추적 기능에 대하여 알아보도록 하자. 예를 들어 설명하는 것을 좋아하므로, 이번 챕터에 쓸 예제 함수를 먼저 정의하자. 예제 함수 \(n\)개의 데이터 \(x_1, ..., x_n\)이 주어졌다고 할 때, 우리는 다음의 함수 \(f\)를 정의 할 수 있다. \[ f(\mu) = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i - \mu)^2 \] 위의 함수는 다음과 같이 해석해 볼 수 있다. \(x\) 데이터에 담겨있는 정보를 단 하나의 지표 \(\mu\)로 압축해서 나타낸다고 할 때, 함수 \(f\)는 각 관찰값에 대한 오차들, \(x_i - \mu\),의 제곱의 평균을 나타낸다. 통계학에서는 나름 유명한 함수인.. 2021. 11. 8.

1강. 딥러닝 첫걸음, 텐서 (tensor) 만들기 torch와의 첫만남 torch패키지를 설치했으니, 한번 만나봐야한다. 다음의 명령어를 통하여 torch를 불러보자. library(torch) 텐서 (tensor) 만들기 텐서가 무엇이냐! 무언가 대단한 것처럼 보이나, 결국 우리가 R을 배웠을때 사용했던 matrix의 개념을 확장시킨 것이라고 생각하면 된다. 결국 다차원 행렬, 혹은 Array인 것이다. 우리가 많이 쓰는 행렬도 Array에 속하지만, 보통 Array라는 용어는 3차원 이상의 행렬을 암시한다. 이름부터 멋있는 딥러닝인데 다른 용어들이 Array같이 다른 패키지에서 사용되는 것들이랑 동일하면 격이 떨어지므로, 텐서 (tensor) 라고 붙였다. 토치 설명서에 따르면 텐서는 R의 Array와 비슷하나, GPU 계산에도 쓸 수 있다고 나와있.. 2021. 10. 4.

들어가며. torch 패키지 설치하기 딥러닝 공략.zip을 시작하며 한동안 미뤄뒀던 딥러닝 공략집 with R 시리즈를 다시 연재할 생각이다. 슬기로운 통계생활 스터디가 활발하게 진행되고 있고, 이제 torch 역시도 조금 안정된 모습이라서 딥러닝 구현을 하는데 머리가 아프다거나 생명이 단축되는 일이 줄어들었을 것이라고 생각하는 마음에서이다. 이제까지 R에서의 딥러닝은 Python의 라이브러리들을 reticulate 패키지를 이용하여 빌려온 형태였지만, torch for R 패키지는 C 라이브러리를 Torch를 기반으로 R을 wrapper 언어로서 사용하여 패키지를 만들었다. 즉, Torch + Python = PyTorch, Torch + R = RTorch가 되는 셈이다. torch 설치하기 설치 역시 간단한다. 여느 R패키지와 같이 i.. 2021. 10. 4.

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 예로 생각할 뉴럴 넷은 다음과 같다. 2단 레이어이고, 2개의 녹색 노드(node)는 input 레이어를 형성하고 있고, 빨강색의 노드는 output 레이어를 형성하고 있으며, 회색의 3개 노드는 히든 레이어를 형성한다. 자 이제부터, 녹색 노드에는 무엇이 들어가는지, 그리고, 어떤 과정을 거쳐서 빨강색의 값이 나오는지에 대하여 알아보자. 이러한 전 과정을 Forward propagation이라고 부른다. propagation의 뜻은 증식, 혹은 번식인데, 식물이나 동물이 자라나는 것을 의미하는데, 녹.. 2020. 7. 17.

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