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Percepron이란 무엇인가? 입력 x가 들어왔을 때 입력 x 들의 가중치를 곱하고 가중치들의 합과 바이어스를 더해서 아웃풋을 만든다 활성화 함수를 사용해서 최종 결과가 나온다 사전적 의미에서 perceptron은 단일 퍼셉트론을 의미하곤 한다. 다층 퍼셉트론은 MLP로 불리게 되는데 XOR 같은 문제를 분류하기 위해서 MLP가 필요하게 된다. linear classification linear classifier를 위해서 만들어진 모델이다. 두 가지 클래스가 있을 때 선형적으로 구별할 수 있는 classifier AND OR XOR Single neural network의 한계점 XOR 게이트의 경우 single neural network로는 분류를 할 수 없다. 한 개의 선으로는 XOR를 구분할 수..

view 함수 view 함수를 사용하면 행렬의 형태를 바꿔줄 수 있다. Squeeze 스퀴즈는 쥐어 짜는것이다. 뷰함수를 사용한것과 같다. 스퀴즈를 사용하면 디멘션의 엘리멘트 개수가 1인 경우에 없애주게 된다. ft.squeeze(dim=0) 하면 효과가 없다. ft.squeeze(dim=1) 하면 동일한 효과를 얻는다 Unsqueeze Unsqueeze는 스퀴즈의 반대로 디멘션을 꼭 명시해줘야 한다. 원하는 디멘션에 1을 넣는다 뷰를 사용하는것과 같은 결과를 얻을 수 있다. 2차원 행렬에 적용시켜 봤을 때 Type Casting 텐서의 타입을 바꿔 주겠다. byte는 이진으로 저장한다 조건문을 실행했을 때 Concatenate 이어 붙힌다. 두개의 텐서를 이어 붙힌다. 디멘션 1=> 두번째 디멘션이 늘..

모든 데이터는 텐서로 표현할 수 있다. 넘파이리뷰 1D Array with NumPy 우선 넘파이를 임포트 해줘야 한다. import numpy as np import torch print('Rank of t: ', t.ndim) print('Shape of t: ', t.shape) 랭크가 의미하는것은 텐서의 차원을 의미하고 1차원으로 나열했기 때문에 랭크를 조회해보면 1로 결과가 나올것이다. shape는 몇 개의 열이 있는가를 조회할 수 있다. print('t[0] t[1] t[-1] = ', t[0], t[1], t[-1]) # Element print('t[2:5] t[4:-1] = ', t[2:5], t[4:-1]) # Slicing print('t[:2] t[3:] = ', t[:2], t[3..

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