파이톨치

여기부터는 천천히 기억을 더듬어서 작년에 처음 기계학습에 대해 배울 때 여기부터 어려웠던 것 같습니다. 내용이 어려운 것도 있지만 여기부터 알아야 할 내용이 많아져서 그런 것이라고 생각합니다. 때문에 여기부터는 이것을 읽는 사람이 최대한 이해할 수 있도록 노력해야겠습니다. 우선은 간단한 복습을 해야 이 이후의 내용들을 이해하는데 무리가 없을 것 같습니다. 신경망은 다음과 같이 입력층, 은닉층, 출력층이 있습니다. 입력층은 지금 단계에서는 크게 신경쓰지 않아도 되지만 은닉층과 출력층은 어떻게 설계하는지에 따라서 완전히 다른 결과가 나오기도 합니다. (물론 입력도 어떻게 넣느냐에 따라 하나의 논문이 나오기도 한 것 같습니다.) 신경망은 다수의 노드들의 층을 어려개 만들어 놓은 것입니다만, 한가지 퍼셉트론과 ..

시작하기 전에 책을 시작하기 전에 딥러닝이란 무엇이고, 왜 배워야 하는지에 대한 설득이 부족하다고 생각합니다. 저는 그래봐야 학부생이지만, 처음 딥러닝을 알기시작하시는 분들을 위해 조금이나마 이해를 돕기위해서 설명을 해보겠습니다. 우선 딥러닝이 무엇일까요? 한국어로는 심층 학습이라고 합니다만, 용어만 들어서 무엇인지 추측하기란 정말 어렵습니다. 근의 공식이라는 용어로 근의 공식을 알 수는 없는 것처럼 말이죠. 우선 딥러닝을 알기 전에 러닝이라는 단어에 초점을 맞춰봅시다. 러닝은 학습이라는 뜻을 가지고 있습니다. 기계가 학습을 한다는 것 입니다. 예를 들어서, (1,1), (2,2), (3,3)이라는 좌표가 주어졌을 때 다음에 올 좌표가 무엇일까요? 라는 문제가 있을 때 우리는 (4,4)가 다음에 올 좌표..