딥러닝
1.[딥러닝 복습]파이토치 개요
GPU에서 텐서 조작 및 동적 신경망 구축이 가능한 프레임워크동적 신경망 : 학습을 반복할 때마다 은닉층을 추가하거나 제거하는 등의 일이 가능한 모델텐서 생성법.단순함 - 디버깅이 직관적cpu를 별로 안 씀 & 빠르고 쉬움직관적인 인터페이스무슨플로우처럼 .layers
2025년 7월 17일
2.[딥러닝 복습] RNN/LSTM
시간적으로 연속성이 있는 데이터 = 시계열 데이터를 처리하는 기초 모델. Recurrent NN.다른 딥러닝 모델처럼 여러 층으로 되어있는 것은 똑같으나, 모든 층에서 입력을 받으며, 한 층의 출력 값은 이전 층의 출력값과 현재 층의 입력값의 영향을 받는다.= 이전까지
2025년 7월 24일
3.[딥러닝 복습] CNN
1 2 34 5 67 8 9대충 이런 3x3 이미지가 있다고 하자원래 CNN을 쓰지 않는 경우는 저걸 1차원으로 flatten해서 123456789로 만든다. 그런데 만약 5 6 8 9에 하나의 그림이 그려져 있다면? 여기서 공간적인 구조가 무시되어 5 6 8 9간 연
2025년 7월 31일