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[딥러닝 기본지식] 딥러닝 프레임워크 비교(Tensorflow, Keras, Pytorch) 딥러닝에 사용되는 프레임워크(Framework)에는 Tensorflow, Keras, Pytorch, Caffe, MXNet 등이 있습니다. 이들 중 가장 많이 사용되는 것은 Tensorflow, Keras, Pytorch입니다. 이번 포스팅에서는 세 가지 프레임워크를 비교해보겠습니다. ​ 자세한 설명 전에 프레임워크에 대해 간략히 설명하겠습니다. ※ 프레임워크란? 응용 프로그램 개발을 위해 여러 라이브러리나 모듈을 효율적으로 사용할 수 있도록 하나로 묶어 놓은 것입니다. 프로그램의 전체적인 구조와 흐름을 확정짓고, 더 나아가 프로그래머가 정의해주어야 하는 함수의 이름까지 결정합니다. ​ Tensorflow, Keras, Pytorch 세 가지 프레임워크들은 서로 다른 목적으로 설계되었으며, 각각 고유한.. 2023. 3. 4.
[Pytorch-기초강의] 사람의 지도 없이 학습하는 오토인코더 ▶ 오토인코더 기초 ● 오토인코더(Auto-Encoder)란? 레이블 없이 feature를 추출하는 신경망을 말합니다. 지금까지의 신경망들은 입력값에 정답이 포함된 supervised learning(지도학습)이었습니다. 이번 챕터에서 소개하는 오토인코더는 입력값만으로 학습하는 unsupervised learning(비지도학습)신경망입니다. - 특징1: 비지도학습에선 정답이 없기 때문에 오찻값을 구하기가 모호합니다 => ‘정답이 있으면 오차값을 구할 수 있다’ 는 생각에서 출발하여 x를 입력받아 x를 예측하고, 신경망에 의미 있는 정보가 쌓이도록 설계된 신경망이 바로 오토인코더입니다. (입력된 x를 복원한다는 의미로 생각하면 됩니다.) 따라서, 오차값에도 x를 얼마나 복원했는지를 의미하는 복원오차 또는 .. 2023. 3. 1.
[Pytorch-기초강의] 이미지 처리 능력이 탁월한 CNN(Deep CNN) 이번 게시물에서는 다수의 CNN 계층으로 이루어진 유명한 모델들에 대해 설명하겠습니다. 살펴볼 CNN 모델들은, - AlexNet - VGG - GoogleNet - ResNet 이렇게 총 4가지 입니다. ​ ​ ▶ Deep CNN ●Deep CNN 이란? 대규모 벤치마크 데이터셋에 적용하기 위한 깊은 CNN 구조를 말합니다. ● Image Classfication의 경우를 보면 신경망을 깊이 쌓을 수록 분류 정확도가 높아지는 것을 알 수 있습니다. 신경망을 깊게 할수록 좋은 이유는 문제를 더 작은 단위로 분해하여 학습 효율이 좋아지기 때문입니다. ● 그러나, 무작정 인공 신경망을 여러 개 쌓는다고 학습 성능이 무한히 좋아지는 것은 아닙니다. 그 이유는 여러 단계의 신경망을 거치며 최초 입력 이미지에 대.. 2023. 3. 1.
[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.
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