이번 장은 지금껏 사용한 모델 내부를 깊이 파헤치는 과정의 시작입니다. 개념적으로는 중복되
는 내용이 많이 등장하지만, 특정 기술적 개념을 사용하는 이유와 방법보다 세부적인 구현 방
식에 집중합니다.
텐서의 기본 색인 기능만으로 신경망을 밑바닥부터 만들어 봅니다. 신경망의 기본 토대를 직접
만들고 역전파를 직접 구현하며
loss
.
backward
를 호출할 때 파이토치에서 일어나는 일을 정
확히 알아봅니다. 또한 파이토치를 확장하여 사용자 정의
autograd
함수를 만들어 여러
분만의 순전파와 역전파 계산을 정의하는 방법도 살펴봅니다.
17.1
우선 기본 신경망에서 행렬 곱셈이 사용되는 방식을 다시 이해해봅시다. 기초부터 만들어나가
기 때문에 처음에는 순수 파이썬만을 사용하고(파이토치 텐서의 색인은 예외), 이후 구현한
내용을 파이토치로 대체하는 방식으로 내용을 진행합니다.
CHAPTER
17
622
4
밑바닥부터 구현하는 딥러닝
17.1.1
뉴런은 특정 개수의 입력을 수용하며, ...
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