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함수 설명176

[PyTorch] 텐서 간의 뺄셈 연산: torch.sub() 설명 소개  torch.sub는 PyTorch에서 두 텐서 간의 요소별(element-wise) 뺄셈을 수행하는 함수입니다. 이 함수는 동일한 크기의 텐서끼리 빼거나, 스칼라 값을 텐서의 각 요소에서 뺄 때 사용됩니다. torch.sub는 벡터, 행렬, 다차원 텐서 등 다양한 차원의 텐서에 적용될 수 있으며, 딥러닝 모델에서 연산을 간편하게 수행하는 데 도움을 줍니다. 기본 사용법상세 설명torch.sub(tensor1, tensor2)는 tensor1에서 tensor2를 요소별로 빼는 연산을 수행합니다.동일한 크기의 텐서에 대해 연산이 가능하며, 브로드캐스팅을 통해 크기가 다른 텐서 간의 연산도 지원합니다.스칼라 뺄셈 텐서에서 스칼라 값을 빼려면 torch.sub(tensor, value)를 사용할 수 있습.. 2024. 8. 24.
[PyTorch] 텐서 간의 더하기 연산: torch.add() 설명 소개  torch.add는 PyTorch에서 두 텐서 간의 요소별(element-wise) 덧셈을 수행하는 함수입니다. 이 함수는 동일한 크기의 텐서끼리 더하거나, 스칼라 값을 텐서의 각 요소에 더할 때 사용됩니다. torch.add는 벡터, 행렬, 다차원 텐서 등 다양한 차원의 텐서에 적용될 수 있으며, 딥러닝 모델에서 연산을 간편하게 수행하는 데 도움을 줍니다. 기본 사용법상세 설명torch.add(tensor1, tensor2)는 tensor1과 tensor2의 요소별 덧셈을 수행합니다.동일한 크기의 텐서에 대해 연산이 가능하며, 브로드캐스팅을 통해 크기가 다른 텐서 간의 연산도 지원합니다. 예를 들어, 벡터 간 덧셈, 행렬 간 덧셈, 다차원 텐서 간 덧셈 등이 가능합니다.스칼라 덧셈텐서에 스칼라 .. 2024. 8. 24.
[PyTorch] 신경망의 기본 구성 요소: torch.nn.Linear() 사용 가이드 소개  torch.nn.Linear는 PyTorch에서 신경망의 완전 연결(fully connected) 레이어를 구현하는 데 사용되는 클래스입니다. 완전 연결 레이어는 입력 데이터에 대해 선형 변환(linear transformation)을 수행하여, 이를 다음 레이어로 전달하는 역할을 합니다. 신경망의 기본 구성 요소로, 입력과 출력 사이의 가중치(weight)와 편향(bias)을 학습하여 최적의 출력을 생성합니다. 기본 사용법상세 설명Linear 레이어의 작동 방식torch.nn.Linear는 입력 텐서에 대해 선형 변환을 수행합니다. 이 변환은 입력 값과 가중치 행렬의 곱에 편향을 더하는 방식으로 이루어집니다.이 레이어는 신경망의 출력 레이어나 중간 레이어로 사용되며, 데이터를 다음 레이어로 전달.. 2024. 8. 17.
[PyTorch] CNN 모델의 기초: torch.nn.Conv2d() 사용 가이드 소개  torch.nn.Conv2d는 PyTorch에서 2차원 입력 데이터(예: 이미지)를 처리하는 합성곱(Convolution) 레이어를 정의하는 데 사용됩니다. 합성곱 레이어는 주로 이미지 데이터에서 중요한 특징을 추출하는 데 사용되며, 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)의 기본 구성 요소입니다. 이 함수는 입력 이미지에 필터(또는 커널)를 적용하여 새로운 특징 맵(feature map)을 생성합니다. 기본 사용법상세 설명Conv2d의 작동 방식Conv2d 레이어는 입력 이미지에 필터를 적용하여 새로운 특징 맵을 생성합니다. 필터는 이미지의 작은 영역에 적용되어 특징을 추출하며, 이 과정을 통해 이미지에서 중요한 패턴을 학습할 수 있습니다.필터는 합성곱 연산을.. 2024. 8. 17.
[PyTorch] CNN에서 풀링 계층 활용하기: torch.nn.MaxPool2d() 사용 가이드 소개  torch.nn.MaxPool2d는 PyTorch에서 합성곱 신경망(CNN) 모델을 구현할 때 자주 사용하는 풀링(Pooling) 계층입니다. 이 함수는 2D 입력 데이터(주로 이미지)에서 영역별로 최대값을 추출하여 특징 맵의 크기를 줄이고, 중요한 정보를 유지하면서 연산량을 줄이는 데 사용됩니다. MaxPooling은 다운샘플링을 통해 모델의 복잡도를 낮추고, 과적합을 방지하는 데 도움을 줍니다. 기본 사용법상세 설명MaxPool2d의 작동 방식MaxPooling은 입력 텐서의 특정 크기 영역(kernel_size)에서 최대값을 추출하여, 출력 텐서의 해당 위치에 저장합니다. 이 과정은 전체 입력 텐서에 걸쳐 수행되며, 그 결과 입력 텐서보다 크기가 작은 출력 텐서가 생성됩니다.예를 들어, ke.. 2024. 8. 17.
[PyTorch] 비선형성을 추가하는 핵심: torch.nn.ReLU() 사용 가이드 소개  torch.nn.ReLU는 PyTorch에서 널리 사용되는 활성화 함수 중 하나로, 인공 신경망에서 비선형성을 추가하는 역할을 합니다. ReLU(Rectified Linear Unit)는 입력이 0보다 작으면 0을 출력하고, 0보다 크거나 같으면 입력 값을 그대로 출력하는 함수입니다. 이 간단한 연산 덕분에 신경망이 더 빠르게 학습하고, 깊은 네트워크에서 발생할 수 있는 기울기 소실 문제를 완화합니다. 기본 사용법상세 설명ReLU 함수의 작동 방식ReLU 함수는 단순하면서도 효과적인 활성화 함수로, 입력이 0보다 크면 그대로 출력하고, 0보다 작으면 0을 출력합니다. 이로 인해 신경망에 비선형성을 추가하여 복잡한 데이터 패턴을 학습할 수 있게 합니다.ReLU는 기울기 소실 문제(Vanishing .. 2024. 8. 17.
[PyTorch] 다중 클래스 분류에서 필수: torch.nn.CrossEntropyLoss() 사용 가이드 소개  torch.nn.CrossEntropyLoss는 PyTorch에서 다중 클래스 분류 문제에 널리 사용되는 손실 함수입니다. 이 함수는 소프트맥스 함수와 엔트로피 손실 함수를 결합하여, 모델이 예측한 클래스 확률과 실제 클래스 간의 차이를 측정합니다. 이 손실 함수는 모델이 올바르게 예측할 수 있도록 가중치를 조정하는 데 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명CrossEntropyLoss의 작동 방식이 함수는 모델의 출력(로짓, 즉 선형 변환 후의 값)을 받아 소프트맥스 함수로 클래스 확률을 계산하고, 이를 실제 라벨과 비교하여 손실을 계산합니다.손실 값은 모델이 잘못 예측할수록 커지며, 올바르게 예측할수록 작아집니다. 모델의 가중치를 업데이트하기 위해 이 손실 값이 역전파 과정에서 사용됩니다.Cross.. 2024. 8. 17.
[PyTorch] 회귀 문제에서 필수: torch.nn.MSELoss() 사용 가이드 소개  torch.nn.MSELoss는 PyTorch에서 회귀 문제에 주로 사용되는 손실 함수입니다. MSELoss는 "Mean Squared Error Loss"의 약자로, 예측값과 실제값의 차이의 제곱 평균을 계산하여 손실을 측정합니다. 이 손실 함수는 모델이 예측한 출력이 실제값에 얼마나 가까운지를 평가하는 데 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명MSELoss의 작동 방식 MSELoss는 각 예측값과 실제값의 차이를 계산한 후, 이를 제곱하여 평균을 구합니다. 이 손실 함수는 모델이 예측한 값이 실제 값과 얼마나 가까운지를 정량화하여, 모델 학습 중에 가중치를 조정할 수 있도록 돕습니다.손실 값이 작을수록 모델의 예측이 더 정확함을 의미하며, 손실 값이 클수록 모델의 예측이 실제값과 크게 차이가 남을 .. 2024. 8. 17.
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