PyTorch from Scratch — Part 1: Tensors, Gradients & Activations

PyTorch의 기초 개념인 텐서, 기울기 및 활성화 함수를 설명하는 튜토리얼.

이 시리즈는 PyTorch의 기본 개념을 쉽게 설명합니다. 첫 번째 파트에서는 텐서란 무엇인지, 다양한 형태의 숫자 데이터를 어떻게 표현하는지, 그리고 텐서를 생성하는 방법에 대해 배웁니다. 코드를 통해 직접 실행해 보며 이해를 돕습니다. 또한, 신경망의 핵심 구성 요소인 기울기 및 활성화 함수에 대한 소개도 포함되어 있습니다.

A tutorial explaining the basics of PyTorch including tensors, gradients, and activation functions.

This series breaks down the foundational concepts of PyTorch into simple explanations. In Part 1, you'll learn what a tensor is, how to represent different numerical data forms, and how to create tensors. The tutorial includes runnable code to aid understanding. Additionally, it introduces gradients and activation functions, which are key components of neural networks.