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.