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Deep Learning 개요 - 퍼셉트론, 다층 퍼셉트론 인공신경망인 퍼셉트론에 대해 알아보고자 한다. 신경의 흥분이 전달되기 위해서는 뉴런에 전달되는 자극의 크기가 역치 이상이 되어야 한다. 여기서 하나의 뉴런은 y = wx + b라는 선형모델을 의미하며 노드라고 한다. 퍼셉트론(Perceptron)은 프랑크 로젠블라트가 1957년에 고안한 알고리즘이다. 여기서 activation function이 나오게 되는데 이는 활성화 함수라고 하며 y = w1x1 + w2x2 + b를 의미하게 되며 w는 가중치를 의미하게 된다. 또한 신경망에 의해 생성되는 것은 이 가중치이다. 더 자세하게 말해보면 w는 가중치로 각 입력신호가 결과에 주는 영향력을 조절하는 매개변수이다. b는 편향으로 뉴런이 얼마나 쉽게 활성화하느냐를 조절하는 매개변수이다. 이러한 퍼셉트론으로 컴.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 4. 13.
Deep Learning 개요 - 딥러닝(Deep Learning) 이란? 딥러닝이란? 사람의 신경망을 모방하여 기계가 병렬적 다층 구조를 통해 학습하도록 만든 기술을 말한다. 예를들면 어떠한 대상을보고 자동차라고 판단하기 위해서 사람은 다른 설명없이도 알 수 있다. 하지만 기계는 이를 할 수 없다. 하지만 이러한 판단을 할 수 있게 하는 것이 딥러닝이다. 딥러닝의 기초적인 개념을 말해보면 먼저 자극 즉 전기화학적 신호가 주어진다. 그 후 뉴런이 이 자극에 의해 반응하게 되고 이에 따른 결과를 도출하게 된다. 또한 이러한 뉴런들이 여러개가 모여 신경을 구성하게 되는 원리를 이용한다. 따라서 딥러닝에서는 이 각각의 뉴런이 선형모델을 말하고 이 선형모델 y = wx + b을 의미하게 된다. 여기서 2014년에 이안 굿펠로우에 의해 재밌는 개념이 대두된다. 바로 "생성적 적대.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 4. 13.

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