AI/딥러닝

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[DL] 딥러닝의 구조

이전 시간에 머신러닝 때 학습했던 내용 중 중요한 내용들에 대해서 정리해보았다. 오늘부터는 본격적으로 딥러닝에 대해서 학습해보도록 하자 # 딥러닝이란? 인간의 두뇌에서 영감을 얻은 방식으로 데이터를 처리하도록 컴퓨터를 가르치는 인공지능 방식이다. 딥러닝은 머신러닝보다 그림, 텍스트, 사운드 및 기타 데이터의 복잡한 패턴을 인식하여 정확한 인사이트와 예측을 생성할 수 있다. 이러한 딥러닝 기술을 자동차, 항공, 우주, 제조, 전자, 의학 연구 및 기타 분야에서 여러 가지 사용 사례에 활용된다.아래는 딥러닝이 AI의 어떤 범주에 있는지 나타낸 사진이다.  이러한 형식적인 정의를 뒤로 하고 딥러닝이 어떤 구조인지 알아보자! # 딥러닝의 구조  딥러닝은 앞에서 다뤘던 퍼셉트론 구조에서 은닉층을 추가하여 여러개의..

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[DL] 딥러닝을 위한 준비

딥러닝에 대해 본격적으로 알아보기 전에 머신러닝 내용에서 딥러닝에도 필요한 기본적인 내용들에 대해 다시 한번 짚고 넘어가도록 하자. # 퍼셉트론 신경세포뉴런과 비슷하게 입력 받은 데이터를 이용하여 선형 방정식을 통해 값을 계산하고, 계단 함수를 이용해 그 값이 임계치 이상이면 참, 미만이라면 거짓을 반환하는 것을 '퍼셉트론' 이라고 한다!$ 진행 과정1. 입력 신호가 들어오면 가중치(w)를 곱하여 가중합(z)를 계산한다.2.  z값이 양수라면 참, 아니라면 거짓을 반환한다.3. 계단함수를 통과한 값을 토대로 역전파 알고리즘을 이용하여 가중치와 bias를 업데이트한다.  아래의 사진은 3번 과정에 해당한다. 퍼셉트론은 가중치의 업데이트가 계단함수 통과 후에 일어난다. 계단함수를 통과한 값은 1 or -1이..

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