PyTorch Autograd와 Nonlinearity를 통한 신경망 기초 설계 분석

Context

딥러닝 프레임워크의 내부 동작 원리에 대한 이해 부족으로 발생하는 구현 오류를 해결하기 위한 기초 설계 분석. 선형 결합만으로 구성된 다층 구조의 경우 단일 선형 함수로 수렴하여 복잡한 데이터 패턴 학습이 불가능한 한계 존재.

Technical Solution

• Tensor 기반의 다차원 데이터 구조 정의를 통한 고효율 수치 연산 토대 마련
• Element-wise 연산과 Matrix Multiplication(@)의 엄격한 분리를 통한 레이어 연산 최적화
• Flatten, Squeeze, Transpose 등 Reshaping 기법을 활용한 레이어 간 데이터 인터페이스 정합성 확보
• requires_grad 옵션과 .backward() 호출을 통한 연산 그래프 기반의 자동 미분(Autograd) 엔진 구현
• ReLU, Sigmoid 등 Activation Function 도입을 통한 Non-linearity 부여 및 복잡한 비선형 패턴 학습 가능 구조 설계