신경망과 레이어

PyTorch로 배우는 딥러닝 입문

Jasmin Ludolf

Senior Data Science Content Developer, DataCamp

신경망 레이어

입력, 은닉층, 출력이 있는 신경망 다이어그램

신경망 레이어

입력, 은닉층, 출력이 있는 신경망 다이어그램

신경망 레이어

입력, 은닉층, 출력이 있는 신경망 다이어그램

신경망 레이어

입력, 은닉층, 출력이 있는 신경망 다이어그램

첫 번째 신경망

입력과 출력만 있는 기본 신경망 다이어그램

완전연결 신경망
선형 모델과 동등

신경망 설계

신경망 입력을 나타내는 세 개의 노드

# Importing as nn to avoid writing torch.nn
import torch.nn as nn


# Create input_tensor with three features
input_tensor = torch.tensor(
    [[0.3471, 0.4547, -0.2356]])

입력 뉴런 = 특성
출력 뉴런 = 클래스

신경망 설계

선형 레이어를 향하는 화살표가 있는 세 입력 노드

# Importing as nn to avoid writing torch.nn
import torch.nn as nn


# Create input_tensor with three features
input_tensor = torch.tensor(
    [[0.3471, 0.4547, -0.2356]])


# Define our linear layer
linear_layer = nn.Linear(

                         in_features=3,

                         out_features=2

                         )

신경망 설계

입력과 출력만 있는 기본 신경망 다이어그램

# Importing as nn to avoid writing torch.nn
import torch.nn as nn


# Create input_tensor with three features
input_tensor = torch.tensor(
    [[0.3471, 0.4547, -0.2356]])


# Define our linear layer
linear_layer = nn.Linear(
                         in_features=3, 
                         out_features=2
                         )


# Pass input through linear layer
output = linear_layer(input_tensor)
print(output)

신경망 설계

입력과 출력만 있는 기본 신경망 다이어그램

$$ $$ $$

# Pass input through linear layer
output = linear_layer(input_tensor)
print(output)

tensor([[-0.2415, -0.1604]], 
    grad_fn=<AddmmBackward0>)

가중치와 바이어스

output = linear_layer(input_tensor)

선형 연산 표현

가중치와 바이어스

.weight
```
print(linear_layer.weight)
```

Parameter containing:
tensor([[-0.4799,  0.4996,  0.1123],
        [-0.0365, -0.1855,  0.0432]], 
        requires_grad=True)

서로 다른 특성의 중요도를 반영

.bias
```
print(linear_layer.bias)
```

Parameter containing:
tensor([0.0310, 0.1537], requires_grad=True)

뉴런의 기준 출력 제공

완전연결 신경망 살펴보기

입력과 출력만 있는 기본 신경망 다이어그램

완전연결 신경망 살펴보기

입력과 출력만 있는 기본 신경망 다이어그램

완전연결 신경망 살펴보기

입력과 출력만 있는 기본 신경망 다이어그램

습도 특성의 가중치가 더 큼
바이어스는 기준 정보를 반영

연습해 봅시다!

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