월 16,500원
5개월 할부 시다른 수강생들이 자주 물어보는 질문이 궁금하신가요?
- 해결됨[PyTorch] 쉽고 빠르게 배우는 딥러닝
Pytorch 실습 진입장벽
Deep Learning 이론 내용은 잘 정리해 주셔서 이해하기 좋은데, 실습이 Pytorch 로 진행이 되다보니 실습에서 좀 막혀 버리네요 ㅠㅠ 실습도 한번 따라가 보려고 파이썬을 처음부터 배워 보고는 있지만 파이썬 언어에 대한 입문 공개자료들은 많은 반면, Pytorch 에 대한 자료들은 상대적으로 많지는 않아 보이기도 해서... 혹시 Pytorch 를 배울 수 있는 강의라든지 책이라든지, 추천해 주실 수 있으신지요? R 은 어느정도 익숙하지만 파이썬에대해 익숙하지 않은 사람들을 위해 동일한 강의 내용을 R 로 실습할 수 있는 강의를 제공하실 계획은 없으신지도 문의드립니다. 혹은 코코 강사님께서 올려 주신 인프런 커리큘럼에서 pytorch 로 실습이 이루어지는 강의 두 개를 건너 뛰고 바로 R 을 이용한 강화학습으로 넘어가도 괜찮은 것인지도 궁금하구요~~
- 미해결[PyTorch] 쉽고 빠르게 배우는 딥러닝
AutoEncoder 질문 드립니다.
먼저 AutoEncoder를 학습할때 사용하는 x의 범위에 대해서 궁금합니다. 보통 딥러닝의 입력으로는 0 ~ 1 혹은 -1 ~ 1등의 정규화 과정을 하는데 그러한 정규화 과정이 학습할때는 보이지 않는 것 같습니다. 두번째 질문은 view_data를 255로 나누는 이유입니다. 학습 과정에서 따로 정규화가 없다면 입력은 0 ~ 255라고 생각을 하는데, test를 하는 데이터인 view_data만 255로 나눠도 동작을 하는 이유가 궁금합니다. 세번째 질문은 Activation위치입니다. 현재 코드에서는 Encoder는 입력이 주어지면 한개의 Hidden Layer(1)를 거쳐 Latent Vector(2)를 만들고, Decoder는 Encoder가 생성한 Latent Vector(2)를 이용하여 한개의 Hidden Layer(3)를 거쳐서 출력(4)를 생성합니다. Activation의 위치를 봐서 (1)과 (3)의 출력에 대해서 Activation이 걸리는 것 같습니다. 만약 이것이 맞나면 왜 (2)번과 (4)번에는 Activation을 사용하지 않는지 궁금합니다. 저는 아래와 같이 코드를 수정해야 한다고 생각하고 있는데 잘못된 부분이 있으면 알고 싶습니다.(입력이 0.0~1.0 으로 정규화 되었다는 가정 하에). self.encoder = nn.Sequential( nn.Linear(28*28, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 64), nn.ReLU(), ) self.decoder = nn.Sequential( nn.Linear(64, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 28*28), nn.Sigmoid(), )
- 미해결[PyTorch] 쉽고 빠르게 배우는 딥러닝
"딥러닝"이라는 제목의 강의 슬라이드 15페이지
델타 웨이트 값을 -(미분값)이라고 표기하셨는데, learning rate 값은 따로 표기할 필요가 없는 건가요?
- 미해결[PyTorch] 쉽고 빠르게 배우는 딥러닝
DataLoader에서 num_workers 개념 설명 다시 한 번 부탁드려요
안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다. 강의 도중 import torch 하고 train/valid data를 이미지와 레이블 각각 페어링해주는 단계에서 DataLoader 설명하시면서 짧게 num_workers는 학습 batch단위로 연산할 때 필요한 cpu/gpu 개수를 의미한다고 하셨는데 그럼 기본적으로 num_workers = 0 은 gpu가 없는 컴퓨터에서 학습을 진행할 때 이렇게 설정한다는 뜻인가요? 0으로 설정하는 의미와 gpu가 있다면 이 숫자가 어떻게 바뀔 수 있는지 등이 궁금합니다. 감사합니다.