반응형 MNIST2 [딥러닝 with 파이썬] 분류(Classification) / MNIST 데이터 사용 [본 포스팅은 "Must Have 텐초의 파이토치 딥러닝 특강"의 내용을 참조하여 작성하였습니다] 이번에는 파이토치를 활용해서 분류기(Classifier)를 만들어 보겠습니다. 분류(Classification)는 실수 또는 정수 등 수치로 정의된 것이 아닌, [강아지, 고양이, 호랑이, .......] 등 Class로 정의된 종속변수를 특성(Features)들의 연산을 통해 분류해내는 것을 말합니다. 분류에 사용할 데이터는 MNIST라는 데이터이며, 이번에는 분류라는 목적 자체에만 초점을 맞춰 간단한 딥러닝 분류기를 만들것이기에 CNN(Convolutional Neural Network / 합성곱 신경망)을 사용하지는 않겠습니다. ( CNN은 이후 포스팅부터 많이 다룰 것이니 이번에는 분류의 개념에 대해.. 2023. 9. 29. [딥러닝 with 파이썬] GAN (Generative Adversarial Networks) / 생성적 적대 신경망 / MNIST 데이터로 구현 이번에는 GAN, 생성적 적대 신경망에 대해서 알아보겠습니다. 1. GAN이란? - GAN은 Generative Adversarial Network의 약자로, 생성적 적대 신경망으로 불립니다. - 이는 딥러닝을 기반으로 한 모델로서, 이름에서 알 수 있듯이 생성, 즉 기존에 없던 것을 만들어내는 모델입니다. - GAN의 핵심 아이디어 * GAN의 핵심 아이디어는 생성자(Generator)와 구분자(Discriminator)라는 모델을 만들어 서로 경쟁시키는 것입니다. * 생성기는 더 실제와 유사한 데이터를 생성하려고 노력하고, 구분자는 생성기가 생성한 데이터와 실제 데ㅣ터를 구분하려고 노력하는 것입니다. 이러한 경쟁을 통해 생성기는 점차 더 정교한 데이터를 생성하게 되며, 결과적으로 생성된 데이터는 실제.. 2023. 9. 25. 이전 1 다음 반응형
