데이터 분석가 판교데싸

파이 토치 기본 스타일 - 모듈 클래스로 신경망 생성 - 데이터셋 클래스로 데이터를 불러와 학습 * 모듈 클래스로 신경망 만들기 __init__() -> 신경망 구성요소 정의 forward() -> 신경망 동작 정의 1. 파이 토치가 제공하는 모듈을 불러와 __init__()함수 안에 정의 Class Net(nn.module): def __init__ (self): # 신경망 구성요소 정의 2. forward() 함수에 신경망의 동작을 정의(__init__()함수에서 정의한 모듈을 연결하거나 필요한 연산등을 정의) def forward(self, input): #신경망의 동작 정의 return output * 데이터셋 클래스로 데이터를 불러와 학습하기 1. __init__함수는 학습에 사용할 데이터를 불..

1. 텍스트를 숫자로 바꾸는 작업 단어에 번호를 매기고 번호에 해당하는 요소만 1 ,나머지는 0 N개의 단어가 있다면 각 단어는 한 개의 요소만 1인 N차원의 벡터로 표현 ( 벡터 포현에 어떤 단어 끼리 유사하고, 반대인지 단어와 단어 관계가 전혀 드러나지 않음) 이 부분을 좀 더 똑똑하게 바꾸려고 예를 들면 왕↔ 여왕을 남↔녀 관게라는 것을 벡터로 알아낼 수 있기 위해 만든 것이 임베딩 모델 (word embedding) 2. Word2Vec 현대적인 자연어 처리 기법들은 대부분 이 임베딩 모델에 기반을 두고 있다. 그렇다면 어떻게 벡터에 단어의 의미를 담을 수 있을까? 우리는 어떤 대상이든 대상의 속성들을 표현하고, 그것을 바탕으로 모델 생성 예를들어 버섯을 조사해 놓은 데이터가 있다면 이것은 버섯이..

간단한 layer 구성 예시 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5, 1) self.conv2 = nn.Conv2d(20, 50, 5, 1) self.fc1 = nn.Linear(4*4*50, 500) self.fc2 = nn.Linear(500, 10) def forward(self, x): x = F.relu(self.conv1(x)) x = F.max_pool2d(x, 2, 2) x = F.relu(self.conv2(x)) x = F.max_pool2d(x, 2, 2) x = x.view(-1, 4*4*50) x = F.relu(self.fc1(x)) x ..