ML (3) 썸네일형 리스트형 [ML] 활성화 함수 (Activation Function) - Jungyu Ko 머신러닝을 공부할 때, 매우 다양한 기초지식들이 존재하지만 오늘은 그중 하나인 활성화 함수 (Activation Function)에 대해 공부해보도록 하겠습니다. Activation Function이란? Neural Network 모델의 각 layer에서는 input $x$와 모델 parameter $W$, bias $b$를 활용한 연산 $a = Wx+b$를 계산하고 마지막으로 activation function $h(a)$를 거쳐 출력합니다. 최종적으로 각 layer마다의 연산은 아래의 수식과 같습니다. $$output = h(Wx+b)$$ Activation Function의 필요성 Activation Function을 통과시켜야 하는 이유는 무엇일까요? 결론부터 말씀드리면 선형 시스템을 비선형 시스.. [ML] Fashion MNIST 데이터셋 분류모델(CNN) 생성 - Jungyu Ko 문제 정의 Fashion MNIST 데이터셋을 이용하여 분류 모델을 만들어보도록 하겠습니다. 해당 글에서는 단순한 CNN (Convolutional Neural Network)을 사용하여 분류 모델을 만들어 볼 예정입니다. 실습 github 라이브러리를 공유합니다. https://github.com/jungyuko/FashionMNIST 먼저 사용할 라이브러리를 불러옵니다. import logging# 코드의 출력 결과를 기록하기 위한 라이브러리 import argparse# hyper parameter를 조절하기 위한 라이브러리 import random import torch# 신경망 학습을 위한 라이브러리 import torch.nn as nn# 신경망 학습을 위한 라이브러리 import torch... [ML] Fashion MNIST 데이터셋 분류모델(DNN) 생성 - Jungyu Ko 문제 정의 Fashion MNIST 데이터셋을 이용하여 분류 모델을 만들어보도록 하겠습니다. 해당 글에서는 단순한 DNN (Deep Neural Network)을 사용하여 분류 모델을 만들어 볼 예정입니다. 실습 github 라이브러리를 공유합니다. https://github.com/jungyuko/FashionMNIST 먼저 사용할 라이브러리를 불러옵니다. import logging# 코드의 출력 결과를 기록하기 위한 라이브러리 import argparse# hyper parameter를 조절하기 위한 라이브러리 import random import torch# 신경망 학습을 위한 라이브러리 import torch.nn as nn# 신경망 학습을 위한 라이브러리 import torch.optim as .. 이전 1 다음
