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PyTorch 학습 과정 (Forward, Backward, Optimization)PyTorch에서 모델을 학습하는 과정은 크게 세 가지 단계로 나눌 수 있습니다. 바로 Forward(순전파), Backward(역전파), Optimization(최적화) 단계입니다. 이 글에서는 각 단계의 개념과 함께 PyTorch 코드 예제를 통해 구체적인 사용법을 설명하겠습니다.1. Forward(순전파)순전파(Forward Pass)는 입력 데이터를 모델에 통과시켜 예측값을 생성하는 과정입니다. 일반적으로 신경망 모델은 여러 개의 층(layer)으로 구성되며, 입력 데이터가 각 층을 지나면서 연산이 수행됩니다.예제 코드: 간단한 선형 회귀 모델import torchimport torch.nn as nnimport ..

단순 퍼셉트론 구현 및 개념 정리1. 퍼셉트론(Perceptron)이란?퍼셉트론(Perceptron)은 인공 신경망(Artificial Neural Network)의 가장 기본적인 단위이며, 생물학적 뉴런(Neuron)을 모방한 모델입니다. 퍼셉트론은 입력 값을 받아 가중치를 곱하고, 이를 합산한 후 활성화 함수(Activation Function)를 적용하여 최종 출력을 결정하는 방식으로 동작합니다.퍼셉트론은 1958년 프랭크 로젠블랫(Frank Rosenblatt)에 의해 제안되었으며, 논리 게이트(AND, OR, NOT 등)와 같은 간단한 문제를 해결할 수 있습니다. 하지만 XOR 문제와 같은 선형적으로 분리되지 않는 문제를 해결하지 못한다는 한계가 있습니다.2. 퍼셉트론의 구조 및 동작 원리퍼셉트..