2022_summer_모각코] 강박이하 팀 - 6차시 결과

목표 >>
기존 계획을 모두 달성했기 때문에 모각코를 진행하는 동안 해왔던 것을 복습하고 정리.

pytorch basic

torch 를 이용하여 tensor 익히기
https://finnsplace.tistory.com/21 참고
- tensor 란?
다차원의 배열

위에 나타난 매트릭스 수열 같은 형태라고 할 수 있음.

tensor 연산 >

곱셈 )

덧셈 )

신경망

• 학습 가능한 매개변수(또는 가중치(weight))를 갖는 신경망을 정의.
• 데이터셋(dataset) 입력을 반복.
• 입력을 신경망에서 전파(process).
• 손실(loss; 출력이 정답으로부터 얼마나 떨어져있는지)을 계산.
• 변화도(gradient)를 신경망의 매개변수들에 역으로 전파.

loss function >
MSE(Mean Squared Error)
RMSE(Root Mean Squared Error)

gradient >
미분이 변수가 한 개인 함수에 대한 기울기를 구하는 것이라면 Gradient는 다변수 함수에 대한 기울기를 구하는 것
미분의 결과값은 스칼라이지만 Gradient의 결과값은 벡터

분류기

Classification

• label이 붙어있는 output 값으로 각각의 데이터를 분류하기 위해서, Supervised-Learning을 통해서 classifier로 분류하는 과정
• 각각의 label에 대해서 분류를 하는 반면,이를 descrete한 class에 대해서 수행함

소감.

처음 모각코 계획을 모두 수행해서 이번 모각코는 총 정리 하는 시간을 가졌다. 그동안 공부했던 딥러닝 개념을 사용할 수 있어 생각보다 수월하게 공부했던것 같다. 다만 파이토치를 주제로 잡았기에 파이썬을 해야 했다. 파이썬 언어를 주로 사용하지 않아 이 부분에서 어려웠던것 같다.
총정리를 진행하며 몰랐던 지식이나 부족함을 채울 수 있었고, 공부했던 내용을 정리하며 복습이 됐던것 같다.