DeepLearning Introduction

파이토치에서 이미 구현되어 제공되는 함수를 불러오는 것으로 쉽게 선형회귀모델을 구현. 파이토치에서 사용선형 회귀 모델: nn.Linear()평균 제곱오차: nn.functional.mse_loss()Sets the seed for generating random num

본 게시글은 다음 링크(https://wikidocs.net/book/2788)의 wiki docs를 참고하여 작성되었습니다.파이토치의 구현체들은 대부분 모델을 생성할때 클래스(Class)를 사용함. 선형 회귀를 클래스로 구현. 기존의 단순선형회귀모델은 다음과

선형회귀에 한정되지 않는 내용임. 데이터를 로드하는 방법과 미니배치경사하강법에 대해서 학습샘플의 개수는 5개전체 데이터를 하나의 행렬로 선언하여 전체 데이터에 대해서 경사하강법을 수행데이터가 수십만개 이상이라면 전체 데이터에 대해서 경사 하강법을 수행하는 것은 매우 느

본 게시글은 다음 링크(https://wikidocs.net/book/2788)의 wiki docs를 참고하여 작성되었습니다.torch.utils.data.Dataset을 상속받아 직접 커스텀 데이터셋을 만드는 경우 존재torch.utils.data.Datas

이진 분류 문제를 풀기 위한 대표적인 알고리즘으로 로지스틱 회귀가 있음. 이진 분류 문제 예시시험 결과가 합격인지 불합격인지스팸메일인지 아닌지이름은 '회귀'지만 실제로 분류(Classifiction) 작업에 사용됨. 학생들의 시험 성적에 따라서 합격, 불합격이 기재된

로지스틱 회귀의 가설식은 $H(x) = sigmoid(Wx+b)$pytorch에서 nn.Sigmoid()를 로지스틱 회귀nn.Sequential()은 nn.Module 층을 차례로 쌓을 수 있음. 쉽게 말해 nn.Sequential은 $Wx+b$와 같은 수식과 시그모이

파이토치의 대부분 구현체는 모델을 생성할때 class를 사용함. 앞서 구현한 코드와 다른 점은 클래스로 모델을 구현했다는 점임.클래스 형태의 모델은 nn.Module을 상속받음. \_\_init\_\_()모델의 구조와 동작을 정의하는 생성자 정의 객체가 갖는 속성값을

원-핫 인코딩: 범주형 데이터를 처리할때 레이블을 표현하는 방법원-핫 인코딩은 선택해야하는 선택지의 개수만큼의 차원을 가지면서, 각 선택지의 인덱스에 해당하는 원소에는 1, 나머지 원소는 0의 값을 갖도록 표현하는 방법. (예시) 강아지, 고양이, 냉장고라는 3개의 선

소프트맥스 회귀를 통해 3개 이상의 선택지 중에서 1개를 고르는 다중 클래스 분류를 실습(참고) 이번 챕터에서 입력은 $X$, 가중치는 $W$, 편향은 $B$, 출력은 $\\widehat{Y}$를 의미 $\\widehat{Y}$은 예측값이라는 의미를 가지고 있으므로 가

이번 챕터에서 소프트맥스 회귀의 비용함수를 구현해보자. 모든 실습은 아래 초기화 과정이 진행되었다고 가정함. 다음 3개의 원소를 가진 벡터 텐서를 정의하고, 이 텐서를 통해 소프트맥스 함수를 이해해보자.다음 3개의 원소를 가진 벡터 텐서를 정의하고, 이 텐서를 통해 소

😶‍🌫️ Pytorch로 시작하는 딥러닝 이론

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