반응형 r로하는 딥러닝2 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. 2강. 텐서 (tensor) 들의 연산 배우기 지난 챕터에서 우리는 텐서가 행렬의 연산에 적용되는 %*%과 호환이 되지 않는 다는 것을 알게되었다. 이번 챕터에서는 텐서들의 연산에 대하여 알아보도록 하자. 토치 (torch) 불러오기 및 준비물 준비 토치 (torch) 를 불러오고, 이번 챕터에 사용될 텐서 A, B, 그리고 C를 준비하자. 지난 챕터에서 배운 난수를 이용한 텐서도 만들 예정이니 난수를 고정한다. library(torch) # 난수 생성 시드 고정 torch_manual_seed(2021) A 2021. 10. 4. 이전 1 다음 반응형
