😍 출처 사이토 고키, 밑바닥부터 시작하는 딥러닝, 한빛미디어 07-01 퍼셉트론(Perceptron) - 딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문 (wikidocs.net) 🤗 퍼셉트론(perceptron)이란? 퍼셉트론은 프랑스 로젠블라트(Frank Roseblatt)가 1957년에 고안한 알고리즘으로, 신경망(딥러닝)의 기원이 되는 알고리즘이다. 다수의 를 입력으로 받아 하나의 를 출력 : 전류가 흐르듯 흐름이 있는 것 퍼셉트론 신호는 1/0 의 두 가지 값을 가짐 1 : 신호가 흐른다 0 : 신호가 흐르지 않는다 🤭 퍼셉트론의 구조와 동작원리 위 그림은 입력으로 2개의 신호를 받은 퍼셉트론 이다. x1과 x2 : 입력신호 y : 출력신호 w1과 w2 : 가중치(weight) 그림의 원 : 뉴런(노드) 입력신호를 받아, 가중치를 곱하여, 출력하는 형태로 이루어져있다. 뉴런에서 보내온 신호의 총합이 (정해진 한계, θ)를 넘어설 때에만 되고, 을 출력한다. 퍼셉트론은 복수…

🥰 참고 https://sdc-james.gitbook.io/onebook/3./3.7.-modules/3.7.2.-namespace-scoping https://go-hard.tistory.com/11 https://gaussian37.github.io/dl-pytorch-deploy/ https://art28.github.io/blog/linear-algebra-1/ https://eda-ai-lab.tistory.com/394 https://bskyvision.com/896 https://wikidocs.net/60034 🤔 Ch2. 파이토치 기초(PyTorch Basic) 🙃 01) 파이토치 패키지의 기본 구성 torch 메인 이다. 란, 임의의 변수들이 모여있는 공간이다. 전체 프로그래밍 공간에서 변수들의 이름이 겹칠 수도 있으므로, 를 할당하여 변수 이름이 통용될 수 있는 범위를 제한한다. (예시 : ‘레드벨벳’ 아이린 / ‘모델’ 아이린. 여기에서 ‘레드벨벳’과 ‘모…

🥰 출처 https://halfundecided.medium.com/딥러닝-머신러닝-cnn-convolutional-neural-networks-쉽게-이해하기-836869f88375 https://idplab-konkuk.tistory.com/13 🤔 CNN이 무엇일까? Convolutional Neural Networks의 약자인 CNN은 딥러닝에서 주로 이미지나 영상 데이터를 처리할 때 쓰인다. 이름에서 알 수 있다시피 (하나의 함수와 또 다른 함수를 반전 이동한 값을 곱한 다음, 구간에 대해 적분하여 새로운 함수를 구하는 방식 : 합성곱)이라는 전처리 작업이 들어가는 Neural Network 모델이다. 💙 CNN의 필요성과 등장 일반 DNN(Deep Neural Network)는 기본적으로 1차원 형태의 데이터를 사용한다. 때문에 2차원 형태인 이미지(ex : 1028x1028)가 입력값이 되는 경우, 이것을 flatten 시켜서 한 줄의 데이터로 만들어야 한다. 이때 생기…

😝 참고자료 https://velog.io/@seolini43/일상연애-주제의-한국어-대화-BERT로-이중-분류-모델-만들기파이썬Colab https://velog.io/@seolini43/KOBERT로-다중-분류-모델-만들기-파이썬Colab 🤔 BERT란? BERT는 약 33억 개의 단어로 pretrain 되어 있는 기계번역 모델이다. Bidirectional Encoder Representations from Transformers의 약자로, Transformers라는 기계번역 모델의 Encoder 구조를 갖는 모델이다. Transformers라는 모델의 일부분을 사용하고 성능을 업그레이드한 모델이다. 외국에서 만들어져 한국어에 대해 정확도가 다소 떨어진다. BERT 모델을 한국어에도 잘 활용할 수 있도록 만들어진 모델 중 하나가 KoBERT 모델이다. 😁 BERT 간단 정리 - Transformer란? 위의 이미지는 Transformer 모델의 구조이다. 인코더 역할을 하는…