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This article is based on the book "Deep Learing with PyTorch". https://pytorch.org/deep-learning-with-pytorch 3. It starts with a tensor The world as floating-point numbers Tensors: Multidimensional arrays Indexing tensors Named tensors Tensor element types The tensor API Tensors: Scenic views of storage Tensor metadata: Size, offset, and stride Moving tensors to the GPU NumPy interoperability G..

This article is based on the book "Pattern Recognition and Machine Learning". But I try to represent something using my own words. And this article aims to explain by Top-Down approach. http://users.isr.ist.utl.pt/~wurmd/Livros/school/ 패턴 인식이란, 주어진 데이터에서 특정한 패턴을 찾아가는 것이다. 우리는 학습 데이터로부터 테스트 데이터 예측을 "잘"하기 위해 "일반화"를 목표로 한다. 이를 위해 학습 데이터로부터 전처리를 잘 한다든지, 특성 추출을 한다든지, 차원 축소를 한다든지 하는 방법들을 사용한다. 그리고 예측은..

This article is based on the book "Deep Learning with PyTorch" https://pytorch.org/deep-learning-with-pytorch 2. Pretrained Networks 이미지 레이블링 모델 새로운 이미지 생성 모델 이미지 캡셔닝 모델 Torch Hub 2-4. Torch Hub Torch Hub: 작성자가 GitHub에 모델을 배포(publish)하고 PyTorch가 이해가능한 인터페이스로 노출시키도록 하는 메터니즘 배포 시 hubconf.py 파일 필요 dependencies = ['torch', 'math'] # 의존하는 모듈 # 레포의 entry point에서 사용자에게 노출되는 함수 def some_entry_fn(*args, ..

This article is based on the book "Deep Learning with PyTorch" https://pytorch.org/deep-learning-with-pytorch 2. Pretrained Networks 내용에 따라 이미지에 레이블링하는 모델(ResNet) 실제 이미지로부터 새로운 이미지를 제작하는 모델(GAN) 텍스트(Eng)로 이미지 내용을 설명하는 모델 Torch Hub 2-3. Image-Captioning model 이미지로부터 캡션을 영어로 생성하는 모델 1번 network은 설명에 대한 수치적 표현을 생성하는 네트워크 2번 network는 해당 수치적 표현으로부터 일관된 문장을 생성하는 RNN Recurrent: forward pass로 개별 단어를 생성한다..