강의는 MLP(멀티 레이어 퍼셉트론) 구현을 위한 파이토치 사용법을 설명합니다.
파이토치의 nn.Module
시작 시간 00:30
파이토치의 nn.Module을 상속받아 사용자 정의 모델을 작성하는 방법을 다룹니다.
리니어 레이어의 개념과 입력 및 출력 뉴런 수를 설정하는 방법을 설명합니다.
시그모이드, 탄젠트 하이퍼볼릭, ReLU와 같은 다양한 활성화 함수의 특징을 설명합니다.
입력 데이터가 모델을 통과하여 최종 출력 값을 계산하는 과정을 설명합니다.
모델의 그래디언트를 계산하여 가중치 업데이트를 위한 과정을 설명합니다.
모델 업데이트를 위한 다양한 옵티마이저 알고리즘의 기본 개념을 설명합니다.
SGD(확률적 경사 하강법)와 모멘텀 방법의 차이점과 장점을 설명합니다.
Adam 옵티마이저의 원리와 장점에 대해 설명합니다.
학습 중 러닝 레이트를 조정하는 다양한 스케줄러의 개념을 설명합니다.
MLP 모델을 인스턴스화하고 데이터셋을 불러오는 메인 코드의 구조를 설명합니다.