PyTorch Learning Projects

PyTorch를 사용한 딥러닝 프로젝트 모음

프로젝트 목록

1. MNIST 손글씨 숫자 인식 (CNN)

경로: mnist_pytorch/

CNN(Convolutional Neural Network)을 사용한 손글씨 숫자 분류

특징:

• 2개의 합성곱 레이어
• MaxPooling과 Dropout을 통한 정규화
• MNIST 데이터셋 (60,000 훈련 + 10,000 테스트)
• 약 99% 정확도 달성

실행:

cd mnist_pytorch
pip install -r requirements.txt
python train.py

결과:

• 학습된 모델: mnist_model.pth
• 학습 그래프: training_results.png

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2. 감정 분석 텍스트 분류기 (LSTM)

경로: text_classifier/

양방향 LSTM을 사용한 영화 리뷰 감정 분석 (긍정/부정)

특징:

• Bidirectional LSTM (2 layers)
• 텍스트 임베딩 레이어
• 자연어 처리 기초 학습
• 긍정/부정 이진 분류

실행:

cd text_classifier
pip install -r requirements.txt
python train.py

결과:

• 학습된 모델: sentiment_model.pth
• 학습 그래프: sentiment_results.png

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기술 스택

• Framework: PyTorch 2.0+
• Language: Python 3.12
• Visualization: Matplotlib

학습 내용

• CNN (Convolutional Neural Network): 이미지 분류
• RNN/LSTM (Recurrent Neural Network): 순차 데이터 처리
• 데이터 전처리 및 정규화
• 모델 학습 및 평가
• 결과 시각화

요구사항

각 프로젝트 폴더의 requirements.txt 참고

pip install torch torchvision matplotlib tqdm numpy

라이선스

MIT License