슬.공.생

본 포스팅은 부스트 코스의 [파이토치로 시작하는 딥러닝 기초]를 수강하며 진행한 내용 정리입니다 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org 본 글은 선형 회귀와 해당 실습을 정리하기 위해 작성되었습니다. 선형 회귀란? 학습 데이터들과 가장 유사한 값을 가지는 데이터들을 하나의 직선으로 표현한 것이다. 표현이 직선이기 때문에 선형 회귀는 위와 같은 1차 함수 형태의 가설 함수(Hypothesis)를 사용하게 된다. 훈련 데이터 들과 위의 식의 값들을 비교하며 (W)와 (b) 값들을 점진적으로 수정하게 되며 가설 함수와 실제 값들의 오차(error OR cost)를 최소화하는 방향으로 반복 과정 거치게 된다. 실제 훈련 결과 데이터인 y, 가설 함수의 결괏값인 ..

본 포스팅은 부스트 코스의 [파이토치로 시작하는 딥러닝 기초] 를 수강하며 진행한 내용정리 입니다 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org 본 글은 인덱싱과 실습의 리마인드를 위해 자유롭게 작성하였습니다. t.ndim으로 텐서의 차원값(axes OR dimension), t.shape로 형태(각 차원에 저장된 인수의 갯수) 접근가능 import numpy as np import torch t = np.array([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6.]) print(t) print('rank of t:',t.ndim) ## 선언한 tensor의 차원 print('shape of t:',t.shape) ##선언한 tensor의 형태 인덱스에 바로 접..