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Referred to : Prof. Sung Kim's PyTorch Lecture PyTorch Official Documentation : www.pytorch.org PyTorch에서 모델을 만들고 학습시키는 것은 다음과 같은 절차를 거칩니다. PyTorch ML Procedure Step 1. Design your model using class with Variables Step 2. Construct loss and optimizer (Select from PyTorch API) Step 3. Training Cycle (forward, backward, update) import torch from torch.autograd import Variable # Step 1 x_data = Var..

Referred to : Prof. Sung Kim's PyTorch Lecture Linear Model y_hat 은 forward function 에 정의되어 있으며 예측값을 나타냅니다. loss는 예측값에서 실제 값을 빼고 제곱한 값을 나타냅니다. 데이터 셋에서 나온 loss 값의 평균을 취해주면 Mean Squared Error (MSE)를 얻을 수 있습니다. import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt w = 1.0 def forward(x): return x * w def loss(x, y): y_pred = forward(x) return (y_pred - y) * (y_pred - y) x_data = {1, 2, 3}..

Referred to Signal Processing Lecture by Dr. Ajay Kumar Verma 이산 웨이브렛 변환을 이용한 고각성 부정 감성의 GSR 신호 분석(2017, 임현준 외 2) https://www.sciencedirect.com/topics/engineering/detail-coefficient https://bookdown.org/yuaye_kt/RTIPS/ttest.html Project Timeline 1번부터 3번까지는 Matlab에 존재하는 신호처리 API를 활용하여 Preprocess 1. Upsampling : Sensor Data와 Emotion Data의 데이터 주기를 맞춥니다. 2. Nearest Interpolation : 실험에서 데이터가 비어있어 오류가..