PyTorch Autograd를 이용한 자동 미분 구현
신경망 학습에서 가장 널리 사용되는 역전파 알고리즘은 매개변수(가중치)를 손실 함수의 기울기에 따라 조정합니다. PyTorch는 이러한 기울기 계산을 위해 torch.autograd 자동 미분 엔진을 제공하며, 임의의 계산 그래프에 대한 미분을 지원합니다.
계산 그래프 구성 예제
import torch
inputs = torch.ones(4) # 입력 텐서
targets = torch.zeros(2) # 예측 ...
6월 9일 23:47에 게시됨
물체 가려짐 상황에서의 시각 인식 안정성: 알리바바 만물인식 모델 평가
서론: 실제 환경에서의 시각 인식 과제
현실 세계에서는 물체가 부분적으로 가려지는 경우가 많으며, 이는 정확한 인식에 큰 영향을 미칩니다. 자율주행 차량이 보행자를 다른 차량에 의해 일부 가려진 상태로 인식하거나, 상점 내에서 손이나 포장재로 인해 제품 일부가 가려져 있는 상황 등은 흔합니다. 이러한 조건에서 기존 모델은 성능 저하를 겪기 쉽습니다.
알리바 ...
6월 9일 19:36에 게시됨
MM-CoT 운영 환경 구축: 온프레미스부터 클라우드까지의 실전 가이드
필수 환경 사전 준비
MM-CoT(Multimodal Chain-of-Thought)는 이미지와 텍스트를 결합한 추론이 가능한 멀티모달 AI 모델이다. 본 가이드에서는 개발 경 구성부터 프로덕션 배포까지 전 과정을 다룬다.
최소 시스템 요구사항:
Python 3.9 이상
PyTorch 2.0 이상 (CUDA 지원)
핵심 패키지:
transformers 4.30+
sentence-transformers 2.2+
openai 1.0+
...
6월 8일 18:11에 게시됨
PyTorch 시작하기: 기본 개념 및 텐서 연산
PyTorch는 인기 있는 머신러닝 프레임워크로, 데이터 처리, 모델 생성, 최적화, 저장 및 추론에 필요한 작업을 지원합니다. 이번 문서에서는 PyTorch의 기본적인 사용 방법과 텐서(Tensor) 관련 연산을 다룹니다.
1. PyTorch와 텐서 소개
대부분의 머신러닝 워크플로우는 데이터 처리, 모델 구성, 하이퍼파라미터 조정, 학습된 모델 저장 및 추론 과정으로 이루어집니다. ...
6월 6일 23:24에 게시됨
관객 피켓 텍스트 인식을 활용한 가상 스트리머 실시간 인터랙션 시스템 구축
시각적 언어 이해를 통한 가상 스트리머 인터랙션
라이브 커머스, 온라인 콘서트, 버추얼 아이돌 공연 등 실시간 스트리밍 환경에서 관객은 피켓을 들어 자신의 감정이나 요구를 표현하곤 합니다. 기존 방송 시스템에서는 이러한 시각적 신호를 자동으로 포착하지 못해 상호작용의 효율성이 떨어지는 문제가 있었습니다. 그러나 중국어 시맨틱 이해를 지원하는 범용 이미지 ...
6월 6일 18:41에 게시됨
미분 가능한 데이터 증강 라이브러리(DDA) 활용 가이드
디렉터리 구성 및 설명
DDA 라이브러리는 다음과 같은 주요 디렉터리와 파일로 구성되어 있습니다.
dda/
├── examples/ # 사용 예제 코드 포함
├── faster_autoaugment/ # 고속 오토증강 기능 구현
├── tests/ # 단위 테스트 및 통합 테스트 스크립트
├── .github/workflows/ # CI/CD 자동화 워크플로우 정의
├── LICENSE # MIT 라이 ...
6월 6일 00:10에 게시됨
ESPNet: 종단 간 음성 처리 툴킷 설치 및 사용 가이드
ESPNet: 종단 간 음성 처리 툴킷 설치 및 사용 가이드
1. 프로젝트 개요
ESPNet은 다양한 음성 처리 연구 및 개발을 위한 포괄적이고 유연한 오픈소스 플랫폼을 제공하는 종단 간(end-to-end) 음성 처리 도구상자입니다. 이 도구상자는 자동 음성 인식(ASR), 텍스트 음성 변환(TTS), 음성 번역, 음성 향상, 화자 분리 및 대화 이해(SLU) 등 다양한 분야를 지원합니다.
...
6월 5일 01:47에 게시됨
DeepLearningFrameworks 다중 GPU 학습 실전 가이드
DeepLearningFrameworks 다중 GPU 학습 실전 가이드
이 프로젝트는 다양한 딥러닝 프레임워크에서 신경망 실행 방법을 보여주는 오픈소스 프로젝트로, 다중 GPU 학습 예제를 제공하여 분산 학습 기술을 빠르게 습득할 수 있도록 지원합니다. 본 가이드는 기본 개념부터 고급 기법까지 다중 GPU 학습의 핵심 내용을 포괄적으로 다룹니다.
다중 GPU 학습의 핵심 이점
신경망 ...
6월 4일 03:00에 게시됨
주요 딥러닝 아키텍처의 PyTorch 구현 기법
딥러닝 연구에서 검증된 주요 신경망 아키텍처인 VGG, DenseNet, Inception, ResNet의 핵심 구조를 PyTorch로 구현하는 방법을 살펴봅니다.
1. VGG16 네트워크 구조
VGG는 3x3 커널을 가진 연속적인 컨벌루션 층과 풀링 층을 쌓아 깊은 특징 추출을 수행합니다. 매 풀링 단계마다 채널 수를 2배로 확장하는 특징이 있습니다.
import torch.nn as nn
class VG ...
6월 2일 18:37에 게시됨
딥러닝 최적화를 위한 CUDA 커널 개발: PyTorch 환경에서의 3개월 마스터 로드맵
딥러닝 연구자에게 CUDA 커널 개발 능력은 프레임워크의 제약을 넘어 알고리즘 수준에서 성능 최적화를 달성할 수 있는 핵심 기술입니다. 본 가이드는 PyTorch 사용자들을 위해 메모리 최적화, 병렬 패턴 설계, 하이브리드 프로그래밍 인터페이스를 중심으로 3개월 만에 고성능 컴퓨팅 역량을 확보할 수 있는 학습 경로를 제시합니다.
1단계: GPU 컴퓨팅 패러다임 이해 및 ...
6월 2일 00:03에 게시됨