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허민석. 『나의 첫 머신러닝/딥러닝』. 위키북스, 2019. https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnKk&t=613s을 참고하여 작성했습니다.딥러닝은 뉴런으로 구성된 레이어를 여러 개 연결해서 구성한 네트워크로, 네트워크를 어

📍 GAN > - Generative[생성적], Adversarial[적대적] ,Network[신경망] 노이즈 Z를 이용해 Generator가 가짜 영상을 만들면 Discriminator가 진짜 영상을 구분하는 것이다. GAN은 '비지도 학습'으로 구분된다. 생성자

과대 적합 훈련 세트를 과도하게 학습해 훈련 세트에서는 정확도(손실)가 높고, 검증 세트에서는 정확도가 낮은 상황과대 적합 이유?매개 변수가 상당히 많음학습 횟수에 제한이 없음과대 적합 해결 방법드롭 아웃조기 종료훈련과정에서 은닉층에 있는 뉴런을 무작위로 삭제해서 과대

시계열 데이터를 처리하기 위한 모델순차적, 반복적 데이터를 학습하는 데 특화된 알고리즘이다!내부가 순환구조로 이루어져 있는 인공신경망입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되어 있지만 은닉층이 이전 데이터를 참조해 앞으로의 데이터를 예측하는 연결되어 있는 구조I가 들어왔을 때

Tensor (텐서) : 다차원의 배열, 데이터의 배열Channel (채널) : 이미지는 (높이,너비,채널)이라는 3차원 텐서인데,높이는 이미지의 세로 방향 픽셀수, 너비는 이미지의 가로 방향 픽셀 수, 채널은 색성분으로 입력되는 이미지 데이터가 단일 색상인 경우 채널