학습 목표

딥러닝 개발을 위한 파이썬 기반의 프레임워크인 PyTorch의 기본 구조를 학습합니다. 

핵심 키워드

- 파이토치(PyTorch)

- 파이토치 텐서 (PyTorch Tensor)

- 파이토치 그래프 (PyTorch Graph)

학습하기

학습 내용

- 딥러닝을 위한 파이썬 기반의 프레임워크인 PyTorch가 무엇인지 소개하고 기본 구조를 살펴봅니다.

- PyTorch의 핵심 자료구조인 텐서의 개념을 이해하고, nn.Module을 활용하여 신경망의 각 층을 구성하는 방법을 이론으로 학습합니다.

- PyTorch가 그래프 연산을 처리하는 방식과 함께, 이후 딥러닝 학습에 필수적인 모델 구현 방법을 자세히 살펴봅니다.

<더 알아보기>
행렬곱(Matrix Multiplication): 두 행렬을 곱하는 연산으로, 첫 번째 행렬의 행과 두 번째 행렬의 열을 내적하여 새로운 행렬을 만드는 것입니다.
AccumulateGrad: 학습 과정에서 계산된 그래디언트(변화량)를 텐서의 .grad 속성에 누적하여 저장하는 역할을 합니다.
AddmmBackward: 행렬 곱셈과 덧셈 연산에서 계산된 그래디언트를 역방향으로 전달하는 역할을 합니다.
SigmoidBackward: 시그모이드 함수를 통과한 데이터의 그래디언트를 계산하고 역방향으로 전달하는 역할을 합니다.