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[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.
[Pytorch-기초강의] 1. 딥러닝과 파이토치 ▶인공지능과 머신러닝 - 인공지능(Artificial Intelligence)이란? 인간의 사고를 인공적으로 모방한 모든 것을 가리킴 - 머신러닝(Machine Learning)이란? 주어진 데이터를 가지고 통계학적인 모델을 학습기켜 인공지능을 구현하는 방법 - 딥러닝(Deep Learning)이란? 머신러닝의 수많은 학습법 중 하나 이를 그림으로 표현하면,,, 이중, 머신러닝의 학습 종류는 다음과 같이 3종류로 나눌 수 있습니다. - 지도 학습(Supervised Learning)이란? ●사람이 모델을 가르치는 머신러닝 방식, ●"정답이 있는" 데이터셋을 이용하여 가르침=>입력과 그에 대한 정답 레이블을 반복적으로 보여주어 입력과 출력 사이의 연관성을 찾게 하는 것. - 비지도 학습(Unsupervis.. 2023. 3. 1.
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