MLP 구현 및 최적화 방법론

과목명 :
인공지능시스템

챕터요약

MLP 구현 소개
시작 시간 00:20
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 레이어
시작 시간 02:50
리니어 레이어의 개념과 입력 및 출력 뉴런 수를 설정하는 방법을 설명합니다.
액티베이션 함수
시작 시간 04:20
시그모이드, 탄젠트 하이퍼볼릭, ReLU와 같은 다양한 활성화 함수의 특징을 설명합니다.
포워드 패스
시작 시간 08:20
입력 데이터가 모델을 통과하여 최종 출력 값을 계산하는 과정을 설명합니다.
백워드 패스
시작 시간 11:50
모델의 그래디언트를 계산하여 가중치 업데이트를 위한 과정을 설명합니다.
옵티마이저 개요
시작 시간 17:00
모델 업데이트를 위한 다양한 옵티마이저 알고리즘의 기본 개념을 설명합니다.
SGD와 모멘텀
시작 시간 18:50
SGD(확률적 경사 하강법)와 모멘텀 방법의 차이점과 장점을 설명합니다.
Adam 옵티마이저
시작 시간 21:00
Adam 옵티마이저의 원리와 장점에 대해 설명합니다.
러닝 레이트 스케줄러
시작 시간 22:10
학습 중 러닝 레이트를 조정하는 다양한 스케줄러의 개념을 설명합니다.
메인 코드 구조
시작 시간 25:10
MLP 모델을 인스턴스화하고 데이터셋을 불러오는 메인 코드의 구조를 설명합니다.

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