1. 서론 학부시절 딥러닝 첫걸음 책으로 딥러닝을 처음 접했다. 단층 신경망으로 풀 수 없는 XOR 문제를 심층 신경망으로 해결하는 코드가 교재에 matlab으로 구현되어있는데 이것을 Python의 Pytorch로 구현해 보았다. 2. 본론 input: [0, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1] output: [0], [1], [1], [0] 위와 같이 첫 번째와 두 번째 숫자가 같으면 0 다르면 1을 출력하는 모델을 구현하였다. 모델 모양은 그림 1과 같다. 3개의 입력을 받아 5개의 은닉 노드를 가지고 출력이 1개인 딥러닝 모델이다. 코드는 아래와 같다. import torch device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else ..
