PyTorch Section 6

* 강사님의 자료는 저작권이 있기 때문에 배운 내용을 최대한 간단하게 정리하는 수준으로 작성하였습니다.

인공신경망 (Artificial Neural Network

• 피드 포워드 신경망 (FNN)
• 순환 신경망 (RNN) $\to$ 시계열 데이터에서 쓰임 (ex. 주식)
• Linear Layer (선형계층)
  • Full-Connected Layer라고도 불림
  • 혹은 Dense Layer
  • DNN의 가장 기본이 되는 구성 요소
  • 딥러닝에서 행렬로 연산됨

PyTorch로 구현 1

용어 정리

• 계층 (Layer)
• 모듈 (module)
• 모델 (model)

• torch.nn
  • 신경망을 구성하는데 필요한 모든 구성 요소 제공
• nn.Module
  • 모든 PyTorch 모듈은 nn.Module의 하위 클래스

PyTorch로 구현 2

• 신경망 모델 클래스를 만들고, nn.Module 상속받음
• __init__에서 신경망 계층 초기화
• forward() 에서 입력 데이터에 대한 연산 정의

* written on June 28th