deep-learning
1.deep-learning (1)
이 딥러닝 포스트는 '밑바닥부터 시작하는 딥러닝' 내용을 공부하고 복습 차원에서 작성하는 포스트가 될 것이다. 파이썬, 아나콘다, Numpy,matplotlib 설치 후 간단한 사용, 그리고 퍼셉트론에 대해서 알아보자python --version을 터미널에 입력하면 파
2.deep-learning (2)
오늘은 밑바닥부터 시작하는 딥러닝의 chapter 3, 신경망 부분에 대해서 다뤄볼 것이다.이전 포스트에서 다뤘던 퍼셉트론은 퍼셉트론만으로 복잡한 함수, 컴퓨터가 수행하는 복잡한 처리도 표현할 수 있다는 장점을 가지고 있었다. 하지만 가중치를 설정하는 작업은 여전히 사
3.deep-learning (3)
오늘은 밑바닥부터 시작하는 딥러닝에서의 chapter 4, 신경망 학습에 대해서 다뤄볼 것이다.훈련 데이터로부터 가중치 매개변수의 최적값을 자동으로 획득하는 것을 의미한다. 이번 chapter에서는 신경망이 학습할 수 있도록 해주는 지표인 손실 함수를 사용한다. 이 손
4.deep-learning (4)
오늘은 '밑바닥부터 시작하는 딥러닝' chapter 5 오차역전파법에 대해서 다뤄보도록 하겠다. 계산 그래프란 계산 과정을 그래프로 나타낸 것이다. 여기서 그래프는 자료구조 그래프를 의미하며, 여러개의 노드와 에지로 구성된다.하나의 문제를 계산 그래프로 나타내 보았다.
5.deep-learning (5)
오늘은 '밑바닥부터 시작하는 딥러닝'의 chapter 6 '학습 관련 기술들'에 대해서 다뤄볼 예정이다.신경망 학습의 목적은 손실 함수의 값을 가능한 한 낮추는 매개변수를 찾는 것이다. 이는 곧 매개변수의 최적값을 찾는 문제이며, 이러한 문제를 푸는 것을 최적화라고 한
6.deep-learning (6)
오늘은 '밑바닥부터 시작하는 딥러닝' chapter 7 합성곱 신경망(CNN)에 대해서 다뤄볼 것이다.CNN의 네트워크 구조는 지금까지 본 신경망과 비슷하지만, 합성곱 계층과 폴링 계층이 새롭게 등장한다. 이 계층들을 조합하면 CNN을 만들 수 있다.지금까지 본 신경망