DL

오늘은 처음으로 딥러닝에 인공 신경망에 대해 배운 것을 정리해보려한다. 로지스틱 회귀 복습 > 로지스틱 회귀는 주어진 학습 데이터에 대해서 가장 잘 맞는 시그모이드 곡선을 찾아내는 알고리즘이다. 시그모이드 함수는 항상 0~1 사이의 값을 리턴한다. 시그모이드 함수식 : $S(x)=\frac{1}{1+e^-x}$ 적절한 시그모이드 함수를 찾은 이후, ...

RCNN 모델의 Classification Dense layer로 인해서 이미지 크기가 동일해야 하며, 이로 인해 2000개 Region Proposal로 예측된 영역의 이미지 사이즈를 동일하게 가짐특이한 점은 보통 FC Layer(Fully Connected Laye

퍼셉트론은 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력한다. 퍼셉트론 신호는 1 or 0 두 가지 값을 가질 수 있다.위의 그림은 2개의 신호를 받은 퍼셉트론의 예이다. $x_1$과$x_2$는 입력신호, $y$는 출력 신호, $w_1$과 $w_2$는 가중치를 뜻한다

신경망을 그림으로 나타내면 위의 그림처럼 된다. 가장 왼쪽 줄을 입력층, 맨 오른쪽 줄을 출력층, 중간 줄은 은닉층이라고 부른다. 입력층과 출력층과 달리 은닉층의 뉴런은 사람 눈에 보이지 않는다. 0층을 입력층, 1층을 은닉층, 2층을 출력층으로 볼 수 있다.$$y \

데이터 주도 학습 기계학습은 데이터가 생명이다. 데이터에서 답을 찾고 데이터에서 패턴을 발견하고 데이터로 이야기를 만드는 것이 바로 기계학습이다. 그래서 기계학습 중심에는 데이터가 존재한다. 훈련 데이터와 시험 데이터 기계학습 문제는 데이터를 훈련 데이터(trai