Building makemore Part 5: WaveNet 구현
요약
이 기술 기사는 DeepMind의 WaveNet(2016)과 유사한 컨볼루션 신경망 아키텍처를 구축하는 과정을 다룹니다. 이전 단계에서 배운 MLP 구조를 확장하여 깊은 CNN을 구현하며, 특히 PyTorch의 `torch.nn` 모듈 사용법과 딥러닝 개발 전반의 프로세스(문서 이해, 텐서 추적 등)를 심도 있게 학습합니다. 최종적으로 WaveNet 아키텍처를 구현하고 훈련하는 과정을 통해 실제 연구 수준의 모델 구축 경험을 제공합니다.
핵심 포인트
- MLP 구조를 컨볼루션 신경망(CNN)으로 확장하여 깊은 아키텍처를 설계하는 방법을 배웁니다.
- PyTorch의 `torch.nn` 모듈을 사용하여 레이어와 모델을 체계적으로 구성하고 관리하는 실습 경험을 쌓습니다.
- WaveNet과 같은 최신 시퀀스 모델 구조를 구현하며, 딥러닝 개발 과정 전반(데이터셋 준비, 디버깅, 실험 설계)에 대한 이해도를 높입니다.
- 인과성 확장 컨볼루션(causal dilated convolutions)의 개념을 소개하며 고급 시계열 모델링 기법을 접하게 됩니다.
이 영상은 이전 영상에서 다룬 2 레이어 MLP 를 트리 구조로 더 깊게 만들어 DeepMind 의 WaveNet (2016) 과 유사한 컨볼루션 신경망 아키텍처를 구축합니다. WaveNet 논문에서는 동일한 계층 구조를 인과성 확장된 컨볼루션 (causal dilated convolutions) 을 사용하여 더 효율적으로 구현하며, 이는 아직 다루지 않았습니다. 이 과정에서 torch.nn 에 대한 이해를 높이고, 그 작동 원리를 파악하며, 일반적인 딥러닝 개발 프로세스 (문서 읽기, 다차원 텐서 모양 추적, Jupyter 노트북과 저장소 코드 간 이동 등) 를 경험하게 됩니다.
링크:
- makemore on github: https://github.com/karpathy/makemore
- 이 영상에서 작성한 jupyter notebook: https://github.com/karpathy/nn-zero-to-hero/blob/master/lectures/makemore/makemore_part5_cnn1.ipynb
- collab notebook: https://colab.research.google.com/drive/1CXVEmCO_7r7WYZGb5qnjfyxTvQa13g5X?usp=sharing
- my website: https://karpathy.ai
- my twitter: https://twitter.com/karpathy
- our Discord channel: https://discord.gg/3zy8kqD9Cp
보조 링크:
- WaveNet 2016 from DeepMind https://arxiv.org/abs/1609.03499
- Bengio et al. 2003 MLP LM https://www.jmlr.org/papers/volume3/bengio03a/bengio03a.pdf
장:
intro
00:00:00 intro
00:01:40 starter code walkthrough
00:06:56 let's fix the learning rate plot
00:09:16 pytorchifying our code: layers, containers, torch.nn, fun bugs
implementing wavenet
00:17:11 overview: WaveNet
00:19:33 dataset bump the context size to 8
00:19:55 re-running baseline code on block_size 8
00:21:36 implementing WaveNet
00:37:41 training the WaveNet: first pass
00:38:50 fixing batchnorm1d bug
00:45:21 re-training WaveNet with bug fix
00:46:07 scaling up our WaveNet
conclusions
00:46:58 experimental harness
00:47:44 WaveNet but with "dilated causal convolutions"
00:51:34 torch.nn
00:52:28 the development process of building deep neural nets
00:54:17 going forward
00:55:26 improve on my loss! how far can we
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