PyTorch

PyTorch 개요 1️⃣ 특징 및 장점 특징 GPU에서 텐서 조작 및 동적 신경망 구축이 가능한 프레임워크 ▶︎ GPU : 연산 속도를 빠르게 하는 역할 딥러닝에서는 기울기를 계산할 때 미분을 쓴는데, GPU를 사용하면 빠른 계산이 가능하다. CUDA,cuDNN이라

딥러닝이란 여러 층을 가진 인공 신경망을 사용하여 학습을 수행하는 것이다. 딥러닝은 입력층, 출력층과 두 개 이상의 은닉층으로 구성되어 있다. > ▶︎ 입력층(input layer) : 데이터를 받아들이는 층 ▶︎ 은닉층(hidden layer) : 모든 입력 노드

합성곱 신경망은 이미지 전체를 한 번에 계산하는 것이 아닌 이미지의 국소적 부분을 계산함으로써 시간과 자원을 절약하여 이미지의 세밀한 부분까지 분석할 수 있는 신경망이다.이미지 분석은 아래의 그림 왼쪽과 같은 3x3 배열을 오른쪽과 같이 펼쳐서 각 픽셀에 가중치를 곱해

ResNet은 마이크로소프트에서 개발한 알고리즘으로 "Deep Residual Learning for Image Recognition"이라는 논문에서 발표되었다. ResNet 핵심은 깊어진 신경망을 효과적으로 학습하기 위한 방법으로 레지듀얼(residual) 개념을 고

시계열 분석이란 시간에 따라 변하는 데이터를 사용하여 추이를 분석하는 것이다.시계열 형태는 데이터 변동 유형에 따라 불규칙 변동, 추세 변동, 순환 변동, 계절변동으로 구분할 수 있다.불규칙 변동 : 어떤 규칙성이 없어 예측 불가능하고 우연적으로 발생하는 변동추세 변동