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ML
BDA_딥러닝의 이해반_250330
신경망 구현 3층 신경망 구현 신경망 기초 : 순전파와 활성화 함수 이해하기이번 공부에서는 신경망의 기본 구조와 순전파(Forward Pass)를 Python 으로 구현하는 방법을 다뤘습니다.회귀 문제와 분류 문제를 해결하는 간단한 신경망을 구성하고, 이를 확장하여 4층 구조로 변형하는 과정을 공부하겠습니다. 신경망 기본 구성 요소활성화 함수(Activation Functions)신경망에서 각 층의 출력을 비선형으로 변환하기 위해 활성화 함수를 사용한다. 여기서는 세 가지 함수를 정의해보았습니다.ReLU: relu(z) = np.maximum(0, z)입력값이 0보다 작으면 0, 크면 그대로 출력.Identity: identify(z) = z회귀 문제에서 출력층에 사용. 입력값을 그대로 반환.Softma..
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AI
Deep Learning GPU and CPU
딥러닝 모델은 수많은 파라미터와 복잡한 연산을 포함하고 있기 때문에, 이를 처리하는 데 막대한 연산 자원이 요구된다. 특히 딥러닝의 핵심 작업인 행렬 연산(Matrix Operations)은 매우 방대한 양의 데이터를 동시에 처리해야 하는데, 이러한 작업을 효율적으로 처리하기 위해 병렬 연산의 개념이 필수적이다. GPU는 수천 개 이상의 코어를 통해 수많은 연산을 동시에 처리할 수 있는 병렬 처리 능력을 가지고 있어, 딥러닝 모델 학습 시 CPU에 비해 훨씬 더 빠르게 연산을 수행할 수 있다. 반면 CPU는 소수의 고성능 코어로 순차적인 작업에 강점을 가지지만, 병렬 연산의 효율성은 GPU에 미치지 못한다. 이를 비유하자면, CPU는 그림을 그릴 때 풍선을 하나씩 던져 그림을 완성하는 방식이라면, GPU..
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AI
Deep Learning 텐서(Tensor)
텐서(Tensor) 텐서(tensor)는 배열(array)이나 행렬(matrix)과 매우 유사한 특수한 자료구조이다.PyTorch에서는 텐서를 사용하여 모델의 입력(input)과 출력(output), 그리고 모델의 매개변수들을 부호화(encode)한다. 텐서는 GPU나 다른 하드웨어 가속기에서 실행할 수 있다는 점만 제외하면 NumPy의 ndarray와 유사한데, 텐서는 또한 뒤에서 살펴볼 자동 미분(automatic differentiation)에 최적화되어 있으므로, ndarray에 익숙하다면 Tensor API를 바로 사용할 수 있을 것이다. import torchimport numpy as np텐서(tensor) 초기화이번 섹션에서는 다양한 방법을 이용하여 tensor를 초기화를 진행해보려고 한..
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AI
Deep Learning 개론
Vision의 역사는 오래돼었다. 아래 이미지는 Evolution's Big Bang 이라는 제목과 함께 5억 4300만년 전 지구의 생명체를 보여주고 있고, 이 시기는 '캄브리아기 대폭발'로 알려진 시기로, 지구 역사에서 생명체의 다양성이 급격히 증가한 시점이다. 이런 현상이 일어난 이류로 오스트레일리아의 동물학자가 가장 설득력 있는 의견을 내놓았는데, 이 시기에 동물에게 처음 시각이 생겼다라는 주장이었다. 동물에게 시각이 주어짐에 따라 동물들이 능동적으로 살게 되었고(포식자, 피식자), 동물들은 생존을 위해 빠르게 진화한 것이다. 이후 시각은 점점 중요한 감각 기관으로 발전하였다. 특히 지능이 높은 동물인 인간은 시각을 가장 큰 감각 시스템으로 가지고 있다. 이후 시각은 점점 중요한 감각 기관으로 발..
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ML
BDA_딥러닝의 이해반_0323_복습코드
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ML
BDA_딥러닝의 이해반_250323
신경망 순방향 신경망의 구조와 설계 항목현대에 들어와서 다층 퍼셉트론은 순방향 신경망, 퍼셉트론은 인공 뉴런이라 불린다.순방향 신경망은 데이터 구조에 대한 특별한 가정사항이 없기 때문에 데이터는 서로 독립되어 있다고 가졍한다.순방향 신경망 모델은 데이터가 한 방향으로 전달되는 순방향연결만을 갖는 구조로 되어 있으며퍼셉트론은 연산과 같은 기본 뉴런 연산으로 실행된다.순방향 신경망의 구조순방향 신경망은 다음 그림과 같이 뉴런들이 모여 계층을 이루고 계층이 쌓여 전체 신경망을 이루는 구조로 되어 있다.중요한 데이터를 선택하는 가중 합산 연산가중치는 특징을 추출할 때 영향이 큰 데이터를 선택하는 역할을 한다.특징 추출에 영향이 큰 데이터는 큰 가중치를 갖고 영향이 작은 데이터는 작은 가중치를 갖는다. 비선형 변..
