쉬운 딥러닝

뇌세포를 모방한 기계, 퍼셉트론 뉴런의 구조 인간의 뇌와 척수는 뉴런(신경세포)으로 구성되어 있다. 뉴런은 입력부와 출력부로 구분할 수 있다. 입력부가 외부로부터 받은 자극이 역치 이상이면 전기적 신호를 만들어 출력부로 전달한다. 전기적 신호를 활동 전위라고 부르는데

AI는 체격을 보고 초,중,고등학생을 구분이 가능한가? 신경망의 구조 입력층 1개, 은닝측 1개, 출력층 1개로 구성된 FNN 외부에서 들어오는 입력값에 가중치(weight)를 곱한 값을 모두 더하여 하나의 입력값으로 정돈한다. 가중치가 큰 입력값은 퍼셉트론에 크게 영향을 미치고, 가중치가 작은 입력값은 퍼셉트론에 작은 영향을 미친다. 입력층은 , , ...

분류와 회귀의 차이 분류 카테고리의 개수로 나뉘고, 그중에서 반드시 하나를 선택해야 하는 이산적 변량 회귀 어떤 카테고리로 나뉘는것이 아닌 구체적인 수치를 예측하도록 학습시키는 연속적 변량 AI는 체격만 보고 체중을 추론할 수 있을까? 신경망 구조 입력층의 크기는 7 노멀라이즈를 통해 체중값을 0~1사이 숫자로 변환하기 위해 sigmoid함수를 활성화...

유전자 분석을 통한 암 진단 신경망 구조 4층 짜리 FNN 입력층의 사이즈도 커지기에 2층과 3층에는 드롭아웃을 적용한다. 4개의 암 카테고리를 분류하기 위해 4로 지정 및 소프트맥스를 적용 | 층수 | 종류 | 크기 | 활성화 함수 | |:----------:|:----------:|:----------:|:----------:| | 1층 | FNN |...

AI는 손글씨를 인식할 수 있을까? 신경망 구조 3층 짜리 FNN MNIST 0~9까지의 손글씨 숫자 가로세로 28픽셀의 이미지 크기, 배경값은 0이며 숫자로 기재된 구역의 값은 255 배경값은 0으로, 숫자가 기대된 구역은 1로 노멀라이즈 하여 학습을 진행 | 층수 | 종류 | 크기 | 활성화 함수 | |:----------:|:----------:|:...

스팸문자 검출 자연어를 숫자로 변환 > "I ate the cake" | 순서 | ate | cake | I | the | |:----------:|:----------:|:----------:|:----------:|:----------:| |알파벳| 0| 1| 2| 3| |단어 순서| 2| 0| 3| 1| 원 핫 벡터(one hot vector)임베...

LSTM을 활용한 일기예보 윈도잉(windowing) 시계열 데이터를 학습해 미래를 예측할 때에는 일반적으로 윈도잉이라는 기법을 사용 과거의 12개의 데이터를 학습하여 미래 12개의 데이터를 예측하는 회귀모델을 활용 신경망 구조 | 층수 | 종류 | 크기 | 활성화 함수 | |:----------:|:----------:|:----------:|:---...

Style Transfer 인공지능에 예술작품을 학습시키면서 스타일을 흉내 낸다. 피처맵을 활용하여 '화풍'을 학습하고, 사진에 담겨있는 콘텐츠를 학습한다. 텐서프롤 허브에서 'Neural Style Transfer'인공 지능 서비스 활용한다. 딥러닝 모델 코딩 GAN(Generative Adversarial Networks) Adversa