XOR 문제는 비선형 문제로, 선형 계층만으로는 해결할 수 없다. 따라서, 이 모델은 신경망 계층과 비선형 활성화 함수(시그모이드)를 조합하여 XOR 문제를 해결한다.코드 분석1. 클래스 정의class XORModel(nn.Module):XORModel은 PyTorch의 nn.Module을 상속받아 정의된 사용자 정의 신경망 클래스이다.2. 초기화 메서드 (__init__)def __init__(self): super(XORModel, self).__init__() self.layer1 = nn.Linear(2, 2) # 입력 노드 2개, 출력 노드 2개 self.layer2 = nn.Linear(2, 1) # 입력 노드 2개, 출력 노드 1개 self.sigmoid = nn.S..

Critical Render Path는 브라우저가 HTML, CSS, JavaScript 등의 리소스를 사용해 웹 페이지를 화면에 렌더링하는 과정이다. 1. HTML Parsing (DOM Tree 생성)HTML 문서를 파싱하여 DOM(Document Object Model) 트리를 생성.DOM은 HTML 문서의 계층적 구조를 표현한다.예: 요소가 다른 요소를 포함하는 관계 등.2. CSS Parsing (CSSOM Tree 생성)CSS 문서를 파싱하여 CSSOM(CSS Object Model) 트리를 생성.CSSOM은 스타일 정보를 구조화한 객체 모델이다.예: 색상, 크기, 위치 등의 스타일 정보.3. Render Tree 생성DOM과 CSSOM을 결합하여 렌더 트리(Render Tree)를 생성...

Start Locally | PyTorch Start LocallyStart Locallypytorch.org conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia

1. 단사 함수 (Injective):    - 단사 함수는 입력 값이 서로 다른 경우, 그에 대한 출력 값도 서로 다르도록 하는 함수로 두 개의 다른 입력 값이 동일한 출력 값을 가질 수 없는 함수이다.    - 수학적으로는, "임의의 \( x_1 \)와 \( x_2 \)에 대해 \( f(x_1) = f(x_2) \)이면 \( x_1 = x_2 \)이다"로 표현된다.    - 예를 들어, 함수 \( f(x) = 2x \)는 단사 함수이다. 왜냐하면 입력 값이 서로 다르면 그에 대응하는 출력 값도 다르기 때문이다. 2. 전사 함수 (Surjective):    - 전사 함수는 모든 출력 값(함수의 공역에 속하는 모든 값)이 적어도 하나의 입력 값과 대응하는 함수이다.    - 공역에 있는 모든 값에 대해..

1. 단어 수 맞추기 (Padding)모든 문장의 길이를 동일하게 맞추기 위해 짧은 문장에는 '0'을 추가한다. 예를 들어, 문장의 최대 길이가 4라면, 길이가 2인 문장은 0을 추가하여 [2, 0, 0, 0]처럼 패딩한다. - 원래 문장: [3, 4] - 패딩된 문장: [3, 4, 0, 0] 2. 원-핫 인코딩 준비 각 단어에 고유한 인덱스(숫자)를 부여한다. 이 인덱스를 나중에 원-핫 인코딩으로 변환한다. - 단어 인덱스: [3, 4, 5, 0] 3. 원-핫 인코딩 수행 각 단어 인덱스를 원-핫 벡터로 변환한다. 원-핫 인코딩은 인덱스에 해당하는 위치만 1로 표시하고 나머지는 모두 0으로 표시하는 방식이다. - 단어 인덱스 3번: [0, 0, 1, 0, 0, 0, ...] - 단어 인덱스 4번: [0..

1. Dense(3, activation='softmax')용도: 다중 클래스 분류 (예: 이미지 분류에서 고양이, 강아지, 새 중 하나를 선택)출력: 3개의 출력 노드가 있으며, 각 노드는 하나의 클래스에 대한 확률을 나타낸다. 출력값의 합은 항상 1이 된다.활성화 함수: softmax는 각 클래스의 확률을 계산하고, 모든 확률의 합이 1이 되도록 조정한다. , [0.7, 0.2, 0.1]의 출력을 얻었다면, 이는 첫 번째 클래스가 70% 확률로 예측되었음을 의미한다.사용 예: 분류 문제에서 하나의 클래스만 정답인 상황에서 사용된다.2. Dense(1)용도: 회귀 문제 (예: 주식 가격 예측, 집값 예측 등 연속적인 값 예측)출력: 1개의 출력 노드가 있으며, 하나의 연속적인 값을 출력한다.활성화 함수..