딥러닝 (3) 썸네일형 리스트형 딥러닝 개념 (3) 저번 포스팅에서 인공 신경망의 구조와 순전파에 대해 설명 드렸습니다. 이번 포스팅은 역전파를 이해하기 위해 딥러닝의 개념인 선형 분류를 알아보겠습니다. 선형 분류 인공신경망의 각 셀들로 표현되는 퍼셉트론들은 기본적으로 선형 분류기 이다. 선형 분류기는 그래프상의 객체를 분류하기 위해 선을 그려 어떠한 그룹에 속하는지 분류하는데 사용됩니다. 위 그래프의 객체들은 y=ax+b라는 선을 이용하여 동그라미와 세모를 구분 할 수 있다. 이를 이용하여 and 연산, or 연산을 진행 할 수 있습니다. 하지만 퍼셉트론이 처음 나왔을 때는 xor 연산을 계산하지 못한다는 단점 때문에 주목을 받지 못하였습니다. 이 문제는 하드웨어적인 발전으로, 복잡한 계산이 가능해 지고 퍼셉트론을 여러층으로 쌓을 수 있게 됨으로써 해결.. 딥러닝 개념 (2) 이번 포스팅은 딥러닝의 순전파(forward propagation)를 알아봅니다. Forward propagation 인공 신경망에서의 순전파는 입력 데이터를 받아 모델이 정의한 layer들에게 값을 전파하여 최종적으로 출력 값을 얻는 과정입니다. 순전파의 이해를 위해 영화의 특정 입력 값 2개를 이용하여 해당 영화가 잘 만든 영화인지, 별로인 영화인지를 판별하는 모델이라 가정해 봅시다. 사용하는 입력 2개는 영화의 평점, 영화의 예매율을 사용한다 가정합니다. 현재 포스트 작성 기준으로 "스파이더맨 노 웨이 홈"의 네이버 평점은 8.91점, 예매율은 18.33%입니다. 따라서 입력 레이어의 i1 값은 8.91, i2 값은 18.33입니다. 히든 레이어의 각 cell들은 입력 값의 각 특징을 추출하였다 생.. 딥러닝 개념 (1) 이 포스팅은 딥러닝이란 무엇인지를 알아봅니다. 딥러닝이란 무엇인가? 딥러닝은 머신러닝의 한 종류로, 인공지능(AI)의 한 종류로 분류됩니다. 딥러닝은 Artificial Neural Network(ANN)라는 모델을 사용하며, 이름에서 알 수 있듯이 사람의 뉴런 구조를 본뜬 형태로 이루어져 있습니다. 인공신경망은 input layer, hidden layer, output layer로 이루어집니다. 모델에 따라 다른 layer 가 존재할 수 있습니다. 주어진 입력을 각각의 세포(cell)가 특정 연산을 진행하여 하나 또는 여러개의 결과를 도출해 냅니다. 결과를 도출하기 위해 각 cell 이 연산을 진행하여 다음 cell 로 값을 넘기는 과정을 순전파, forward propagation 이라 부릅니다. .. 이전 1 다음
