고등학생도 이해하는 Transformer (Deep Learning) #5

이 게시물은 딥러닝의 핵심 개념인 벡터 내적과 Linear Layer를 이해하기 쉽게 설명합니다.

핵심 내용

• MNIST 데이터셋을 활용하여 손글씨 숫자 인식 문제를 다룸
• Linear Layer가 입력 벡터와 가중치 행렬 간 내적 연산으로 작동함을 코드와 함께 설명
• 학습 과정에서 가중치 행렬이 어떻게 변화하며 입력과 유사해지는지 시각적으로 확인
• 내적의 의미를 이해하는 것이 딥러닝 모델 학습의 핵심임을 강조

실습 및 결과

• PyTorch 기반의 간단한 네트워크 설계 및 학습 코드 소개
• 내적 연산과 softmax를 통한 확률 계산 과정 설명
• 학습 진행에 따른 정확도 향상 및 가중치 시각화 결과 공유

결론

Linear Layer를 통한 내적 연산 이해가 딥러닝 기본기를 다지는 데 큰 도움이 되며, 이 기초를 바탕으로 더 깊은 모델 학습으로 나아갈 수 있음을 보여줍니다.