Deep Learning
1.[DL] 인공신경망 (Artifical Neural Netswork)
1. 정의 1.1 생물학적 신경망과 인공 신경망 비교 💡 뉴런 구조 💡 생물학적 신경망과 인공 신경망 구성 비교 생물학적 뉴런은 단순하게 다른 뉴런에게 신호를 받아 또 다른 뉴런에게 신호를 전달한다. 뉴런은 수십억 개 이상 구성된 네트워크로 이뤄져 있어 신호
2.[DL] 합성곱 신경망 (CNN)
1.CNN(Convolutional Neural Network) 1-1 정의 주로 이미지 처리, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 분야에서 사용되며, 입력층과 출력층 그리고 그 사이에 은닉층으로 이루어진 신경망 구조의 딥러닝 알고리즘이다. 🔍 다층 퍼셉트론의 이미지 처리 Y라는 손글씨를 다층 퍼셉트론으로 분류한다고 했을 때, 위 그림처럼 이미지를 1차원 벡...
3.[DL] 순환 신경망 (RNN)
1. RNN (Recurrent Neural Network) RNN : 입력과 출력을 시퀀스 단위로 처리하는 딥러닝 시퀀스 모델으로, 은닉층에서 활성화 함수를 지난 값이 출력층 방향으로 향하는 피드 포워드 신경망과는 다르다. = 기준으로 왼쪽은 사이클을 그려 재귀 형태로 표현하였고, 오른쪽은 여러 시점으로 펼쳐서 표현하여 흐름에 따라 표현하였다. 두 그...
4.[DL] 장단기 메모리(LSTM)
1. 바닐라 RNN 바닐라 RNN : 가장 단순한 형태의 RNN 1-1 바닐라 RNN의 한계 이전 계산 결과에 의존 짧은 시퀀스에만 효과적 = 시점이 길어질수록 앞 정보가 뒤까지 전달되기 힘들다 시점이 길어져 계산이 진행될수록 점점 정보가 손실되어감 = 시점이 길어졌을 때 $x_1$의 영향력 미미 ➡️기억력 小 ➡️ 장기 의존성 문제 2. LSTM...
5.[Pytorch] Char RNN으로 단어 생성하기
📌 문자 단위 RNN(Char RNN) >PyTorch로 시작하는 딥 러닝 입문 - 11. 다대다 RNN을 이용한 텍스트 생성을 참고함 RNN의 입출력의 단위가 단어 레벨(word-level)이 아니라 문자 레벨(character-level)로 하여 RNN을 구현 ➡️ RNN 구조 자체가 달라진 것이 아니라 입출력 단위가 문자로 바뀐 것 >apple...