PyTorch 16
- [AI Day 16] 활성화 함수(ReLU)와 다층 신경망 이해하기
- [AI Day 15] nn.Linear의 여러 출력과 뉴런, Shape 이해하기
- [AI Day 14] 여러 Feature와 nn.Linear 이해하기
- [AI Day 13] nn.Linear로 구현하는 PyTorch 선형회귀
- [AI Day 12] 여러 데이터로 배우는 선형회귀와 MSE
- [AI Day 11] Weight와 Bias, 두 개의 값을 학습시켜보자
- [AI Day 10] PyTorch Autograd와 Optimizer로 이해하는 학습 과정
- [AI Day 09] 역전파를 이해하기 위한 편미분과 체인룰
- [AI Day 08] Gradient Descent(경사하강법), AI는 어떻게 학습할까?
- [AI Day 07] 그래디언트란 무엇이고 AI는 왜 반대 방향으로 움직일까?
- [AI Day 06] 편미분, AI는 왜 편미분을 사용할까?
- [AI Day 05] 접선의 방정식과 미분의 활용
- [AI Day 04] 합성함수와 체인룰
- [AI Day 03] 기울기와 미분의 시작 - 순간 기울기는 어떻게 구할까?
- [AI Day 02] Tensor의 Shape와 Reshape 이해하기
- [AI Day 1] PyTorch 시작하기 - Tensor란 무엇일까?