영상처리 딥러닝

📍 퍼셉트론이란? 퍼셉트론(perceptron)이란 딥러닝의 근간이 되는 알고리즘이다. 퍼셉트론은 다수의 신호를 받아 하나의 신호를 출력한다. x1과 x2는 입력 신호, y는 출력 신호, w1과 w2는 가중치(weight)를 의미한다. 원을 뉴런 또는 노드라고 부

<span style="background-color : 손실 함수가 <span style="background-color : 오차 함수(Error Function), 비용 함수(Cost Function), 목표 함수(Objective Function) 이라

입력층 (Input), 은닉층 (Hidden), 출력층 (Output)으로 구성되어 있다.데이터 층으로부터 입력을 받는다.입력 개수와 노드의 수는 같다.신경망의 층을 셀 때, 입력층은 제외하고 센다. (위 사진의 경우 2층)입력층과 출력층 사이에 있는 모든 층내부 계산

신경망의 입력층부터 출력층까지 순서대로 변수들을 계산하고 저장하는 것.신경망의 출력층부터 입력층까지 <span style="background-color : 📌 역전파 과정1) 주어진 입력값에 상관 없이, 임의의 초기 가중치 w를 준 뒤 은닉층을 거쳐 결과를 계

회귀 분석 독립변수(x)로 종속변수(y)를 예측하는 것. 체중과 식사량에 관계에 관한 모델을 만든다고 해보자. 체중이 식사량에 따라 달라지는 관계를 확인했다면, 체중은 식사량에 종속되었다고 할 수 있다. 하지만 체중의 변화가 식사량의 변화를 이끌어내는지는 확인하지

https://www.anaconda.com/위 링크로 가서 설치 후 실행.설치 중에 뜨는 path 설정 체크 해주기~1) Anaconda Navigator 실행2) Environment 탭3) Create 버튼Python 버전은 3.10으로 유지해주자.이제

Convolution Neural Network, 합성곱 신경망.이미지, 영상 데이터에 주로 사용되는 딥러닝 모델이다.DNN은 기본적으로 1차원 형태의 데이터를 사용하기 때문에, 2차원 이미지가 입력되는 경우 공간적/지역적(spatial/topological) 정보가