2wnswoo 님의 블로그

1. 딥러닝과 심층신경망 개요  1. 심층 신경망( Deep Neural Network, DNN ) : 많은 수의 은닉층이 적층된 신경망 모델  2. 심층 신경망 ⊂ 인공 신경망  3. 딥러닝( Deep learning ): 심층신경망을 학습하기 위해 다양한 알고리즘을 적용해 학습하는 기법( 알고리즘, 컨볼루션 레이어 등 )  4. 딥러닝은 AlphaGo, ChaGPT, 영상, 음성 등의 패턴 인식과 분석 등에 활용  5. 기울기 소멸( Vanishing Gradient ) 문제 직면2. 네오코그니트론( Neocognitron )  1. 1970년대 Cognitron 발표, 1980년대 Neocognitron 발표  2. 손글씨 숫자, 문자 인식 연구, 일그러짐이나 크기, 각도 변화에도 인식 강인하다. ..

인공 신경망( Artificial Neural Networks )이란 무엇인가?  1. 인공 신경망 : 동물의 생물학적 신경( 뉴런 )을 모방한 모델  2. 뉴런의 작동 방식    1. 각 뉴런이 다른 뉴런과 연결되어 하나의 회로를 만듦    2. 외부로부터 자극( 입력 )을 특정 회로에 통과시켜 반응생성    3. 아래와 같이 인공 신경망 도식화 가능    4. 인공 신경망의 각 부분별 용도      - 노드 :  입력된 신호를 합치고,  활성화 함수를 이용해 비선형화       - 연결선 : 데이터를 연결된 강도에 따라 다음노드에 전달  노드라는 것은 입력 신호를 받아서 가중치를 곱하고 더한 후, 활성화 함수를 통해 최종 출력을 생성하는 역할을 하는 것. 이렇게 함으로써 신경망은 더 복잡한 문제를 해..