How do neural networks work/learn? ## 신경망은 어떻게 동작하는가? 다양한 정보를 바탕으로 부동산 가격을 예측하는 일을 해보도록 하자. ![03](../images/03.png) 가장 일반적으로 할 수 있는 접근은, 각각의 데이터에 적절한 가중치를 적용한 값을 바탕으로 가격을 예측하는...
Deep Learning 02) Activation Function ## Activation Function 활성화 함수 ![02](../images/02.png) 활성화 함수는 가중치가 더해진 input value를 어떻게 처리할 것인지 결정하는 함수다. 이러한 활성화 함수에는 몇가지 종류가 있다. ### 1...
Deep Learning 01) Neuron ## Neron 뉴런은 딥러닝의 핵심이 되는 개념이다. 뉴론 하나 자체로는 별다른 기능을 할 수 없지만, 여러개의 뉴런이 모여야 진정하게 기능을 할 수 있다. 일단 뉴런의 구조를 살펴보자. ![neuron](https://cdn-images-1.medium.com/max/1600/1*_Zy1C83cnmY...
Pytorch - 09) Transfer Learning ## Transfer Learning 기존에 만들어진 모델을 이용하여, 새로운 모델이 조금더 빠르게 학습하고 예측을 더 높이는 방법이다. 실질적으로, CNN을 처음부터 학습시키는 일은 많지 않다. 이 모델은 고려해야할 사항이 많고, (Layer의 숫자, 활성화함수의 종류, 기타 hyper par...
Pytorch - 08) CIFAR 10 CIFAR 10 는 열가지 단어별 이미지가 있는 데이터 셋이다. 기존에 손글씨를 분류하는 것 보다는 확실히 어려운 작업이 될 것이다. ![CIFAR10](../images/CIFAR10.png) ## 전처리 작업 ```python import torch import matplotlib.py...