(스터디 내용 정리) step01. 상자로서의 변수

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이 책에서 구현하는 코드는 객체 지향으로 특히 캡슐화(encapsulation)와 다형성(Polymorphism)에 무게를 두고 있다.

그중 캡슐화에 첫 단계인 1고지는 Variable과 Function 클래스 구현이 중심이다. Variable은 Function과 상호작용하며 서로를 호출하며 역전파 연산을 수행한다.

step01에서는 그중 Variable을 기초적으로 구현한다.

1. 변수란

수학 문제 풀 때 생각하는 변수는 대표성(Symbolic)을 띈다. 미지수를 표현할 때 ${x}$라고 쓰는데, ${x}$에는 어떤 데이터/값이 들어가 있다. 이를 실제 데이터로 표현하면 다른 상수와 혼돈이 생기기 때문에 미지수를 사용하는 것이다.

이를 정리하면

변수와 데이터는 별개이다.(클래스와 메소드의 차이)
변수에는 데이터가 들어간다.
데이터는 변수를 통해 참조한다. </ul>
*** # 2. ```Variable``` 클래스 구현 위 성질로 ```Variable```과 ```data```를 구현하면 다음과 같은 코드이다. ```python class Variable: def __init__(self, data): self.data=data ``` ```Variable```을 생성하면 데이터는 어떤 식으로도 들어간다.(```None```이라도) ```python data = np.array(1.0) x = Variable(data) print(x.data) ``` ```x```의 데이터는 ```x.data```로 참조한다. ```np.array```로 스칼라 데이터를 넣는 이유는 향후 벡터와 텐서 계산에도 활용하기 위함이다. 딥러닝 프레임워크는 벡터와 텐서 계산이 중점으로 이루어지기 때문이다.
*** [Github](https://github.com/gsgh3016/Deep-Learning-from-Scratch3/blob/main/gamchan/part_1/step01.py)