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AI Research47

[Pytorch-기초강의] 이미지 처리 능력이 탁월한 CNN(CNN의 기초) ▶합성곱 신경망(CNN)에 대해 배우기전에 기초 개념들에 대해서 복습해보도록 하겠습니다! ● 학습이란? 신경망에서 가중치를 적절하게 조정하는 것을 말합니다. => 다시 말해, 모델이 정확한 output을 낼 수 있도록 적절한 가중치로 갱신하는 것입니다. ● 계층(layer)이란? - 네트워크의 구성 요소를 말합니다. - 특정 단위 작업을 수행 -> 함께 처리되는 뉴런들의 집합. (FC Layer, Conv Layer 등) -> 뉴런 없이 특정 기능을 수행하는 함수. (Pooling Layer 등) : 이번 게시물에서 설명하도록 하겠습니다. -> 경우에 따라 Activation Function도 하나의 Layer로 취급됨(개발 시에, 이들을 하나의 레이어처럼 사용하기 때문)​ ​ ● 네트워크(network.. 2023. 3. 1.
[Pytorch-기초강의] 패션 아이템을 구분하는 DNN 이번 게시물에서는 이전 시간보다 더 깊게 신경망을 쌓아 Fashion MNIST 데이터셋을 분류해보도록 하겠습니다! ​ ​ ▶ Fashion MNIST 데이터셋 - 28×28 픽셀의 흑백 이미지 - 총 70,000장 으로 구성됨 (train set : test set = 60,000 : 10,000) - 신발, 드레스, 가방을 포함하여 총 10개의 카테고리로 구성 (T-shirt/Top, Troser, Pullover, Dress, Coat, Sandal, Shirt, Sneaker, Bag, Ankle boot) - torchvision에서 데이터셋을 자동으로 다운받고 학습 데이터를 나누는 일까지 해주기 때문에 편리하게 사용 가능 ​ ​ ● 데이터를 분류하고 사용하는 방법 전체 코드 주소입니다! Git.. 2023. 3. 1.
[Pytorch-기초강의] 파이토치로 구현하는 ANN(ANN) 이번 게시물에서는 Aritificial Neural Network(ANN)에 대해 다루도록 하겠습니다. ​ ▶Aritificial Neural Network(ANN) : 인공 신경망 ●인공 신경망이란? : 인간의 뇌와 비슷하게 작동하여 정보를 처리하기 위한 구조를 말합니다. ● 인공 신경망의 구조 - 입력층(input layer) : 입력 정보를 받는 층 - 은닉층(hidden layer) : 입력된 정보를 해석하는 층 - 출력층(output layer) : 입력된 정보에 대한 출력을 내는 층 각 노드(위 그림의 동그란 것들)는 특정한 수학 연산을 실행합니다. 각 층에 존재하는 매개변수인 가중치(weight)에 행렬곱을 하고 편향(bias)을 더해주는 것입니다. 그리고 이 행렬 곱의 결과는 활성화 함수를.. 2023. 3. 1.
[Pytorch-기초강의] 파이토치로 구현하는 ANN (텐서와 autograd) 1. 텐서와 Autograd ▶텐서(Tensor)란? 파이토치에서 다양한 수식을 계산하는데 사용하는 기본적 자료구조, 숫자들의 특정한 모양으로 배열한 것 ● 차원(랭크)이 0 : 숫자가 1개 ==> 스칼라(scalar) ● 차원(랭크)이 1 : 일렬로 숫자를 나열 ==> 벡터(vector) ● 차원(랭크)이 2 : 숫자를 가로, 세로로 나열 ==> 행렬(matrix) ● 차원(랭크)이 3이상: N차원 Tensor ​ 예를 들어, 아래와 같이 3*3 텐서를 선언했다면, x=torch.tensor([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) size = [3, 3], shape = [3, 3], 랭크 = 2입니다. 또한 텐서의 랭크와 shape은 unsqueeze(), squeeze(), view().. 2023. 3. 1.
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