AI/딥러닝3

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  [딥러닝] CNN(Convolutional Neural Networks) - 합성곱 인공 신경망 인공 신경망(Neural Networks)은 생물학적 뉴런을 기반으로 한 수학적 모델입니다. 인공 신경망으로는 다층 퍼셉트론 (Multilayer Perceptron, MLP) 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network, CNN) 순환 신경망 (Recurrent Neural Network, RNN) ... 등이 있습니다. 이번 포스팅에선 합성곱 인공 신경망인 CNN에 대해 알아보도록 하겠습니다! 1. CNN(Convolutional Neural Networks) CNN 합성곱 인경 신경망으로 Neural Networks에 Convolutional Layer를 더한 형태입니다. 주로 이미지를 분류하는 데 사용됩니다. 위 그림은 전형적인 CNN의 단계를 나타내는 그림입니다. CNN .. AI/딥러닝 2024. 1. 10.

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  [딥러닝] 퍼셉트론(Perceptron) 인간의 뇌는 수십억 개의 뉴런을 가지고 있습니다. 뉴런이란 화학적, 전기적 신호를 처리하고 전달하는 연결된 뇌신경 세포입니다. 인공 신경망(Artificial Neural Network)은 생물학적 뉴런을 기반으로 한 수학적 모델입니다. 이번 포스팅에선 초기 인공 신경망인 퍼셉트론(Perceptron)에 대해 이야기해보겠습니다. 1. 퍼셉트론(Perceptron) 초기 인공 신경망인 퍼셉트론(Perceptron)은 다수의 입력으로부터 하나의 결과를 내보내는 알고리즘입니다. 초기 기계 학습 알고리즘 중 하나로 이진 분류 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 논리 회귀 분류를 통해 단층 퍼셉트론과 다층 퍼셉트론에 대해 알아보도록 하겠습니다. 2. 논리 회귀(단층 퍼셉트론)로 AND문제 풀기 2-1. AND .. AI/딥러닝 2024. 1. 10.

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  [딥러닝] 비선형 활성화 함수(Activation Functions) 비선형 활성화 함수(Activation Functions) 인공 신경망의 능력을 높이기 위해 은닉층을 계속해서 추가해야 합니다. 만약 선형 함수만으로 은닉층을 구성한다면 결국은 하나의 선형 함수로 표현되어집니다. 이는 은닉층이 하나인 것과 다름이 없습니다. 이를 해결하기 위해 비선형 활성화 함수를 사용합니다. 1. 시그모이드(Sigmoid) 로지스틱 회귀 모델에서 분류를 위해 사용되는 함수입니다. 시각화를 통해 함수의 특징을 알아봅시다. def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1) y = sigmoid(x) plt.plot(x, y) plt.plot([0, 0], [1.0, 0.0], ':') plt.title('Si.. AI/딥러닝 2024. 1. 9.